📢 Ура! Google презентовал обширное руководство по промпт-инжинирингу!
Вы только посмотрите, что натворила команда Google! Они наконец-то представили первую часть своего масштабного цикла статей, посвященных работе с языковыми моделями — под названием «Prompt Engineering: основы и базовые техники». И знаете что? Это не просто несколько страниц текста, это целых 68 страниц полезной информации, созданной умами из Office of the CTO. 🔍
Что меня действительно восхищает в этом руководстве, так это его универсальность! Хотя статья в первую очередь сосредоточена на Gemini и Vertex AI, многие принципы и техники, обсуждаемые здесь, легко применимы к другим языковым моделям, таким как GPT, Claude, Llama и многие другие LLM. 💥 Это просто потрясающе, как один материал может охватывать столь широкий спектр технологий!
Авторы сделали акцент на ключевых параметрах, таких как температура, Top-K и Top-P. Для тех, кто не в курсе, это действительно важные индикаторы, которые помогают формировать результат генерации текста. Кроме того, они объясняют базовые техники, начиная от zero-shot промптинга и заканчивая ролевыми и контекстуальными сценариями. Это действительно важно, особенно если вы стремитесь извлечь максимум из работы с языковыми моделями.
Лично мне кажется, что такое руководство не только необходимо, но и крайне полезно для всех, кто хочет погрузиться в мир AI. Доступ к таким материалам должен быть у каждого, ведь это позволяет не только учиться, но и вдохновляться новыми идеями.
Если вы интересуетесь новейшими тенденциями в области AI и хотите улучшить свои навыки работы с языковыми моделями, то это руководство обязательно должно попасть в ваше «чтение». Не упустите шанс расширить свои горизонты! 🔗 Ссылка на статью - клик @vistehno
Google запускает руководство по промпт-инжинирингу! ver 0
Ширина: 640 px
Высота: 739 px
Соотношение сторон.: 640:739
Скачать
Обсуждение (3)
68 страниц? Да они просто заставляют нас покупать их Vertex AI! Самореклама под видом "полезного контента".
Согласен с большинством! Это действительно важный шаг от Google – дать сообществу структурированное руководство по промпт-инжиниринга. 68 страниц может показаться много, но если учесть глубину материала, это вполне оправдано. Удивительно, как универсальны принципы, что позволяет применять их к различным моделям, а не только к Gemini. Важно, что Google акцентирует внимание на ключевых параметрах, которые часто остаются в тени. Не буду отрицать, что есть доля саморекламы, но ценность этой статьи очевидна. Рекомендую к ознакомлению всем, кто серьезно интересуется LLM! Спасибо за статью и ссылку!
Ого! 68 страниц от Google?! Это просто бомба! 🎉 Я так рад, что они решили поделиться таким подробным руководством по промпт-инжиниринга. Теперь у всех нас есть шанс действительно углубиться в эту область и научиться выжимать максимум из LLM. Особенно круто, что принципы универсальны и применимы к разным моделям – GPT, Claude, Llama, всё-всё! Спасибо Google за такой ценный ресурс! 🚀 Я уже начинаю читать! Всем рекомендую! 🤩
Вам также может понравиться
