Какие ИИ-модели набирают популярность, а кто теряет доверие пользователей? Весной 2025-го платформа Poe раскрывает неожиданные повороты в гонке LLM: OpenAI и Google вырываются вперёд, Anthropic сдаёт позиции, а новые игроки заходят в генерацию видео и аудио.

Supabase с оценкой в $2 млрд стремительно становится технологическим фундаментом современного вайб-кодинга. Почему разработчики массово переходят на этот бэкенд с открытым исходным кодом, и как PostgreSQL-решение превратилось в незаменимый инструмент для AI-приложений, используемый в 29% стартапов последнего набора Y Combinator? История компании, чья ценность оказалась настолько высокой, что инвестор пролетел 17 часов до отдалённого уголка Новой Зеландии для встречи с её основателем.

В завершающей части руководства от Google мы фокусируемся на лучших практиках и тонкостях мастерства промпт-инжиниринга. Изучаем все аспекты работы с БЯМ: от контроля температуры и Top-K/Top-P параметров до применения таких техник как промптинг с отступлением, цепочки рассуждений и ReAct. Разбираем преимущества использования структурированных форматов и переменных в промптах. Завершается статья практическими советами по документированию, тестированию и оптимизации промптов. Это не просто руководство — это комплексная система знаний, позволяющая максимально эффективно использовать возможности больших языковых моделей.

Представляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга, базовыми настройками БЯМ и ключевыми техниками промптинга. Вторая часть посвящена более продвинутым и специализированным методам, которые существенно расширяют возможности работы с языковыми моделями и позволяют решать более сложные задачи.

Оригинальная публикация фокусируется в основном на моделях Gemini и сервисе Vertex AI от Google, однако описанные техники и рекомендации универсальны и применимы практически ко всем современным большим языковым моделям (GPT, Claude, Llama и др.).

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google.

Это первая часть из цикла трех статей, где мы разберем основы промпт-инжиниринга и базовые техники взаимодействия с большими языковыми моделями. Вы узнаете, как настраивать параметры моделей, использовать различные типы промптов и получать предсказуемые, релевантные результаты. Несмотря на фокус оригинала на Gemini/Vertex AI, описанные принципы применимы ко всем современным моделям ИИ.