Comments 20
Ну то есть мы подключим к ЛЛМке, которая должна давать ответ, ЛЛМку, которая будет формировать запрос. Мне просто интересно, сколько еще ЛЛМок должно будет быть в этой цепочке, и сколько дата-центров с ними понадобится, чтобы понять задачу по покраске кнопки.
Это больше про сложные с точки зрения постановки задачи и инструкций. И здесь не идет речь о нескольких LLM-ках, в рассмотренных алгоритмах используется одна модель.
С человеком ещё сложнее, 20 лет кормить, воспитывать, учить, а результат не гарантирован. Может поймет, может нет. А если нужно 1000 кнопок, то проблема ещё сложнее.
Тут есть еще одна проблема. ИИ обучен на данных со всех языков, которые собирались десятки лет инженерами со всего мира. А сейчас корпорации как бы заявляют, спасибо за данные, но это все наше, а не ваше. "Мы сами ии обучили и не важно, что без этих данных ничего не было бы. А теперь устроим децимацию."
Не, увеличение производительности дело хорошее, но сейчас уже какая то власть корпораций намечается. 10 - 20 - 40 лет назад не было триллионных корпораций.
"промт -инженер" , пожалуй, я пойду
Уже и автопромптинг, не хватает автоматического кормления и удаления отходов. А ваша полезность точно выше батарейки?
"Агент Товарищ Смит, они готовы к матрице."
Касательно полезности интересный момент: ведь это полезно не только промпт-инженерам, но и обычным людям, которые вне контекста ИИ и буквально находятся в использовании ИИ на уровне новичка (зачастую из-за этого они не получают нужного ответа)
И тут есть выбор:
1) Платить за курсы промпт-инжиниринга
2) Помочь пользователям в подсказках, как составлять промпт, с помощью автопромптинга
Кажется, что логичный и более продуктивный выбор 2)
Может, у меня несколько древний взгляд, но мне кажется логичным получать образование и его использовать, понимать что-то на самом деле самому, не полагаясь во всём на нейронки. А при изучении нейронок понимать их устройство и математический смысл, в чём они могут подвести, а где верить можно.
Но нейронки -- это инструмент численной оптимизации, а вовсе не интеллектуального превосходства. Стоит посмотреть матчасть, как устроен градиентный спуск, архитектуры нейронок и что там может обладать разумом (спойлер: ничего). И случайно разум там не самозародится.
Стремление всё обратить в промпт-инжениринг -- это примерно как стремление создать магию, но её там нет, никаких чудес. Это численная оптимизация и только она. Это может быть идеально для дипфейков, но для разработки и творчества о чём мы вообще говорим?
Можно во всём полагаться на нейронки и ставить их выше себя. Но это не сделает умнее нейронки. А вот неравенство в разуме утвердить может. В нынешних LLM нет ничего, что бы по смыслу анализировало текст и ловило семантику, осмыслило бы и делало бы выводы, это просто аппроксимация текста и не более того. Если вы верите, что сработает "вдруг", то в типичном случае оно натренировано, а иначе хуже лотереи.
Вам настолько лень читать мануалы, и вы настолько ниже себя ставите любого джуна, который вместо нейронок прочитает мануал, как оно на самом деле устроено? И он-то поймёт и сможет сделать правильно, а не будет промпты поверх промптов городить, просто возьмёт и сделает, и оно будет работать. Вы так к себе или к читателям относитесь?
Согласен с тем, что у вас нестандартный взгляд)
1) "кажется логичным получать образование и его использовать, понимать что-то на самом деле самому, не полагаясь во всём на нейронки" - в посте эта тема вообще никак это не затрагивается, не вижу смысла продолжать
2) весь второй абзац - просто тезисы вне реальности, вы не можете понять о чем и для чего статья? - тогда она не для вас)
Если это просто численная оптимизация, почему вас так напрягает вопрос оптимизации входящих значений?
Ваша серия постов наводит на мысли. Посты только о том, как заставить LLM написать код. Но нет постов о том, что удалось написать хороший код для какого-либо проекта. То есть практика не подтверждает, что хоть что-то из этого хоть раз сработало? Хоть что-то не совсем бытовое и немного содержательное?
Практика и научные исследования как раз подтверждают, вы не до конца изучили этот момент, если такое пишите
Практика и научные исследования как раз подтверждают
Может я что-то не так понимаю но у науки должна быть предмет изучения. Какой предмет изучения у промтов для llm?
сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров
Конечно мода называть любого уборщика "Инженером по оптимизации процессов уборки" для меня выглядит странно. Да и зачем вам эти "инженеры" если вы подключаете к одной llm другую llm? Подключите тогда уж каскад llm чтобы они хукали задание из таск менеджера и прогоняли через себя.
Полезно 👍
Согласен с вами, таких развернутых статей, как ваша, на сайте мало. Вашу прочел на 20% и закинул в закладки👍
Так все таки, а что делать пользователю, не совсем понял из статья что делать ? И как оптимизировать промты?
Если оптимизировать промпты обычным людям, то им нужно хотя бы посмотреть на парочку хороших промптов и как они выстраиваются - этого достаточно. Как вариант, начинать с основного запроса и далее детализировать, делать яснее и конкретизировать - как бы вы объясняли человеку, что вы от него хотите.
но как любой ответ llm, считайте это больше мнением, а не фактом - верифицировать в любом случае стоит или довериться на усмотрение
AutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров