Комментарии 9
Спасибо за интересную статью. Расскажите какие доступные ресурсы используете с последними версиями языковых моделей gpt, Claude и тд? Coze был очень удобен, но с недавно введенными ограничениями стал не актуален.
Спасибо за интерес к статье!
У нас в работе используется множество разных моделей (как Open Source, так и проприетарных).
Не сказал бы, что есть единый источник. Что-то мы поддерживаем сами, для каких-то моделей взаимодействуем с партнерами (например, YandexGPT, Гигачат). Для финального пользователя мы, конечно, все собираем в единое место, но это внутренний продукт с перманентным процессом обновления, т.к. постоянно выходит нечто новое.
Сервисы-прослойки мы не используем. Во многом, из-за корпоративных политик безопасности.
В большинстве случаев лучше писать промпт на английском языке.
чуете-чуете ... новым холиваром попахивает
Спасибо за интерес к статье!
Все как в жизни. Если модель русскоязычная, то она лучше понимает русский. Если же русский для нее не первый язык, то лучше все же общаться на английском. Например, есть исследования, которые говорят о том, что некоторые классы моделей "думают" на английском.
Судя по тому, что вы используете сторонние решения, то насколько безопасно с точки зрения ИБ в них отгружать какую-то документацию рабочую, какие используете решения для таких случаев?
Спасибо за интерес к статье!
Вопрос отличный.
Я выше писал, что у нас используются разные решения (как Open Source, так и проприетарные). Соответственно, для работы с чувствительными данными есть два варианта - работа с локальной моделью внутри инфраструктуры компании и подписание дополнительного соглашения с внешним сервисом (если компания в юрисдикции РФ).
В основном, мы используем первый вариант. То есть, для чувствительных данных используются модели внутри контура. А для менее чувствительных можно использовать и внешние модели.
Спасибо за понятную и полезную статью
Prompt engineering 101