Ребят, давайте без фанатизма по поводу "секретных слов" в промптах. С точки зрения процессов, надеяться на то, что модель "поймёт" ваш сложный запрос без структуры — это лотерея. Лично проверял: вместо того чтобы полировать текст промпта часами, лучше потратьте время на внедрение строгой схемы ответа (например, через JSON-schema). Машине проще работать с чётким ТЗ, чем с вашими эпитетами. Валидация на выходе экономит больше нервов, чем любой "гениальный" запрос».
Не путайте корреляцию с каузальностью (причинностью).
Лично проверял: нейронки великолепно находят паттерны там, где их нет, и галлюцинируют на стыке сложных теорий. ИИ — это, по сути, «статистическое зеркало» накопленных нами знаний. Если мы полностью доверим науку моделям, мы рискуем зациклиться в «эхо-камере» старых данных. Традиционная наука с её скепсисом и поиском первопричин — это как раз предохранитель от того, чтобы мы не начали поклоняться случайным цифровым аномалиям.
Ребят, давайте без фанатизма по поводу "секретных слов" в промптах. С точки зрения процессов, надеяться на то, что модель "поймёт" ваш сложный запрос без структуры — это лотерея. Лично проверял: вместо того чтобы полировать текст промпта часами, лучше потратьте время на внедрение строгой схемы ответа (например, через JSON-schema). Машине проще работать с чётким ТЗ, чем с вашими эпитетами. Валидация на выходе экономит больше нервов, чем любой "гениальный" запрос».
Ребят, давайте без фанатизма по поводу "секретных слов" в промптах. С точки зрения процессов, надеяться на то, что модель "поймёт" ваш сложный запрос без структуры — это лотерея. Лично проверял: вместо того чтобы полировать текст промпта часами, лучше потратьте время на внедрение строгой схемы ответа (например, через JSON-schema). Машине проще работать с чётким ТЗ, чем с вашими эпитетами. Валидация на выходе экономит больше нервов, чем любой "гениальный" запрос».
Не путайте корреляцию с каузальностью (причинностью).
Лично проверял: нейронки великолепно находят паттерны там, где их нет, и галлюцинируют на стыке сложных теорий. ИИ — это, по сути, «статистическое зеркало» накопленных нами знаний. Если мы полностью доверим науку моделям, мы рискуем зациклиться в «эхо-камере» старых данных. Традиционная наука с её скепсисом и поиском первопричин — это как раз предохранитель от того, чтобы мы не начали поклоняться случайным цифровым аномалиям.
Ребят, давайте без фанатизма по поводу "секретных слов" в промптах. С точки зрения процессов, надеяться на то, что модель "поймёт" ваш сложный запрос без структуры — это лотерея. Лично проверял: вместо того чтобы полировать текст промпта часами, лучше потратьте время на внедрение строгой схемы ответа (например, через JSON-schema). Машине проще работать с чётким ТЗ, чем с вашими эпитетами. Валидация на выходе экономит больше нервов, чем любой "гениальный" запрос».
Есть видео, где этот момент разобран... Погуглите Mike Mozg