Комментарии 10
Персональный контекст — это файл (например, в формате JSON), где собрана информация о вас: ваши цели, уровень знаний, стиль обучения и прогресс. Вы передаёте его ИИ, и он использует эти данные, чтобы давать полезные советы.
Звучит как-то стрёмно. А кому он эти советы даёт? Вам? Рекламодателям? Тов. майору? Мошенникам?
Спасибо за интересное и полезное для самоучек изложение ...
Спасибо за материал. Честно говоря, тема правильного составления сообщений для ИИ неразвита, будет круто увидеть еще подобные промты в будущем!
А есть разница между моделями? (Deepseek, perplexity и другие)
Вам спасибо! :) Вообще всем друзьям изначально рекомендую посмотреть видео от Андрея Карпаты. Оно дает основное понимание по LLM на доступном языке для таких как я) https://youtu.be/7xTGNNLPyMI?si=w-6IocrkY_aYVyzv
Разница безусловно есть: основные отличия в доступе, лимитах на сообщения в чате. Платные модели/бесплатные. Размер контекстного окна в чате. Сами модели отличаются по данным на которых их обучали, по инструкциям которые поверх моделей навертели, те кто предоставляют услугу пользования.
Я пользуюсь в основном Claude 3.7 sonnet и Grok 3 (для моих задач: программирование, учеба и ведение персонального контекста для разных задач) их пока хватает. Кмк надо все попробовать, благо бесплатно дают все такую возможность ( с ограничением по лимитам) и выбрать то что удобнее и адекватнее под ваши задачи.
Учиться по нейросетям? Увольте))
Но они же брешут. Или скажем так - выдают правдоподобные ответы. Если походить по верхам - то наверное ещё куда ни шло... Чуть глубже копнёшь - каждый чих надо перепроверять. Подстава может ожидать когда угодно и в самом неожиданном месте.
Как подчинённый (ассистент, помощник) - пожалуй ок (по работе я их довольно активно юзаю). Как ментор? Хм... Сомнения меня одолевают...
P.S. Что толку от этого json-a, если они забывают контекст в рамках одного диалога. Да что там диалога... Они порой буквально противоположные запросы выполняют)) Просишь "не учитывать!", он такой "ага, пользователь просит не учитывать" и выдаёт ответ с обязательным учётом))
P.P.S. DeepSeek категорически не понимает геометрию. Не умеет он этими абстракциями оперировать.
Спасибо за ответ! Галлюцинируют… и это часто проблема. Поэтому, использовать как ассистента для самостоятельной учёбы вполне можно. Но заменить полностью преподавателя они не могут. Поэтому есть техника для проверки и повышения точности ответов.
Один из вариантов это тот самый файлик (в json или другом формате, подробнее на GitHub у меня описано). Суть его в том чтобы обеспечить долговременную память между чатиками и точный контекст в контекстном окне чатика, это повышает точность. Соблюдение инструкций из файлика разнится по моделям, так же зависит от языка (русский, английский), правил проверки и самовалидации ответов. Пример https://habr.com/ru/articles/896816/comments/#comment_28131500
А для каких задач по работе вы применяете? Какие техники используете для повышения качества ответов?
А для каких задач по работе вы применяете?
Фронтенд. Помогает сложные архитектуры строить (нужны как бы общие абстракции, а она всё время пытается фичами обмазать, поэтому постоянно приходится одёргивать). Какие-то сложные алгоритмы помогает набросать (чтобы самому не сидеть не выписывать). Неплохо помогает разобраться в документации всяких разных либ и т.п. - иногда предлагает какие-то недокументированные возможности, иногда просто выдумывает что-то неработающее)) В целом очень сильно экономит время. Я прям удивлён был - на контрасте со всякими интегрированными нейросетками в идешки... К тому же, довольно хорошо понимает высокоуровневый контекст - можно скормить прям пачку файлов и она разберёт всю логику. Ну и главный плюс - можно словами описать задачу, в то время как "идешные нейросетки" воспринимают только код. Для фикса ошибок, увы, подходит слабо. С большой долей вероятности просто накидает новых и фиксить уже придётся их)) Т.е. чем более общая и абстрактная задача - тем лучше справится.
Какие техники используете для повышения качества ответов?
Да никаких. Даю вводные используемых технологий. Какой-нибудь код могу засунуть в качестве базы, ну а дальше уже словами приходится постоянно поправлять. Частенько по несколько раз подряд.
Ну и классика:
И бормочет Ответчик вопросы сам себе, верные вопросы, которые никто не может понять.
И как их понять?
Чтобы правильно задать вопрос, нужно знать большую часть ответа.
(с) Роберт Шекли "Верный вопрос"
Понял. С кодом у меня такая же история как у вас, да и у всех сейчас это основная боль. Многие предлагают отдельные решения для IDE в том числе (Cline, Cursor сам по себе). Ребята знакомые, написали специально для этого генератор, https://github.com/context-hub/generator
Как персональный контекст и ИИ помогают в самообучении: простой путь к знаниям