Развитие больших языковых моделей (LLM) было быстрым и динамичным. Эти модели обучаются на огромном количестве текстовых данных из Интернета, что дает им «понимание» человеческого языка и разговора. Одним из самых популярных приложений этих LLM является ChatGPT, который не только популярен, но и во многих случаях также используется в качестве замены Google Search. Наиболее известные большие языковые модели основаны на архитектуре преобразователя, например серия OpenAI GPT (Generative..

В этом году произошел большой взрыв ряда продуктов, основанных на генеративном ИИ. Экспоненциальный рост производства этих продуктов потряс отрасль, так как все наши расчеты усилий и точности сбились с пути. По мере того, как машины прокладывают себе путь в область творчества, становится очевидным, что дни человеческой рабочей силы сочтены. Таков прогноз большей части отрасли, что приводит к страху и панике.

Написание и тестирование функций может быть похоже на бег в колесе хомяка — вы продолжаете двигаться, но ничего не достигаете. В этом нет ничего постыдного; каждый разработчик знает эту борьбу. Но что, если мы скажем вам, что теперь есть способ ускорить весь процесс? Обычно мы обращаемся к тестированию кода, модульной разработке и модульному тестированию, чтобы убедиться, что наша функция работает так, как задумано. Но что, если бы существовал еще лучший способ сделать это? Следующее..

Последние два месяца я потратил на создание приложения на основе модели большого языка (LLM). Это был захватывающий, интеллектуально стимулирующий и временами разочаровывающий опыт. Все мое представление о быстром инжиниринге — и о том, что возможно с LLM, — изменилось в ходе проекта. Я хотел бы поделиться с вами некоторыми из моих самых важных выводов с целью пролить свет на некоторые из часто невысказанных аспектов быстрой разработки. Надеюсь, что прочитав о моих испытаниях и..

Инжиниринг подсказок — это новая область, появившаяся в последние годы и объединяющая принципы машинного обучения, обработки естественного языка и креативности для создания текстовых подсказок, которые могут вдохновлять писателей, маркетологов и других создателей контента. В этой статье мы рассмотрим основы оперативной разработки, ее использование и потенциальное влияние на создание контента.

Мир оперативного проектирования интересен на разных уровнях, и нет недостатка в умных способах подтолкнуть таких агентов, как ChatGPT, к генерации определенных типов ответов. Такие методы, как цепочка мыслей (CoT), на основе инструкций, N-shot, Few-shot и даже такие приемы, как лесть/назначение ролей, послужили источником вдохновения для библиотек, полных подсказок, направленных на удовлетворение любых потребностей. В этой статье я углублюсь в технику, которая, как показывают мои..