Aihe

Edistynyt kehotteiden laatiminen

Päättelykehotteet, uudelleenkäytettävät kirjastot, kontekstisuunnittelu ja tuotantokäytön kehotekerrokset.

22 sisältöä (8 artikkelia · 14 videota)

Aloita tästä

Muutama hyvä aloitussisältö ennen koko sisältövirran selaamista.

Lisää tässä aiheessa

10 min lukemista
Artikkeli

Päättelyketju, itsekritiikki ja ajatuspuu — milloin mitäkin kannattaa käyttää

Kolme päättelytekniikkaa, jotka aidosti parantavat tekoälyn tuotoksia vaikeissa ongelmissa — sekä niiden käytön kustannus-hyötylaskelma. Mukana konkreettisia kehotteita, rinnakkaisia vertailuja ja nykyisten päättelymallien erityispiirteitä.

Keskitaso
12 min lukemista
Artikkeli

Kehotteiden, RAG:n ja hienosäädön valinta sekä niiden yhdistäminen

Kehotteet, RAG ja hienosäätö ovat kolme keskeistä tapaa mukauttaa LLM:iä omaan ongelmaan. Kukin sopii joihinkin ongelmiin ja huonosti toisiin. Tässä saat valintakehyksen, realistiset kustannukset ja tuotantomallit, joissa niiden yhdistäminen toimii erityisen hyvin.

Edistynyt
12 min lukemista
Artikkeli

Tuotantokehotteiden suunnittelu: järjestelmä-, kehittäjä- ja käyttäjäkerrokset

Tuotantokehotteissa ei ole kyse siitä, että ”kerrotaan tekoälylle, mitä halutaan”. Ne muodostavat koodin tavoin hallitun kerroksittaisen järjestelmän: vakaat ohjeet, dynaaminen konteksti ja kutsukohtaiset muuttujat. Arkkitehtuuri, toimintamallit ja kuri erottavat tuotannon prototyypistä.

Edistynyt
7 min lukemista
Artikkeli

Valitse tehtävään oikea malli: päätöksenteon muistilista vuodelle 2026

Mikä malli kannattaa valita mihinkin tehtävään? GPT, Claude, Gemini, päättelymallit ja avoimilla painoilla julkaistut vaihtoehdot — järjestettyinä niiden todellisten vahvuuksien mukaan sekä täydennettyinä yksinkertaisilla valintasäännöillä.

Aloittelija
13 min lukemista
Artikkeli

Rakenteiset tuotokset ja funktiokutsut: tuotantokäytön mallit

Rakenteiset tuotokset ja funktiokutsut muodostavat sillan ”tekstiä tuottavasta LLM:stä” ”työtä tekeväksi järjestelmäksi”. Tuotannossa olennaisia malleja ovat skeemat, virheenkäsittely, idempotenssi ja hallittu heikentyminen — ei pelkkä JSON-tila.

Edistynyt
Video

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models (Full Paper Review)

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models (Full Paper Review)

Keskitaso
Video

Prompting 101

Prompting 101

Keskitaso
Video

Context Engineering for Agents

Context Engineering for Agents

Edistynyt
Video

Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance

Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance

Edistynyt
Video

Building OpenAI o1

Building OpenAI o1

Keskitaso
Video

o1 - What is Going On? Why o1 is a 3rd Paradigm of Model + 10 Things You Might Not Know

o1 - What is Going On? Why o1 is a 3rd Paradigm of Model + 10 Things You Might Not Know

Keskitaso
Video

RAG vs. Fine Tuning

RAG vs. Fine Tuning

Edistynyt
Video

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

Edistynyt
Video

AI prompt engineering: A deep dive

AI prompt engineering: A deep dive

Edistynyt
Video

Prompting 101 | Code w/ Claude

Prompting 101 | Code w/ Claude

Edistynyt
Video

The best ChatGPT Prompt I've ever created - I spent 2 months curating this prompt to write prompts

The best ChatGPT Prompt I've ever created - I spent 2 months curating this prompt to write prompts

Keskitaso
Video

Google's 9 Hour AI Prompt Engineering Course In 20 Minutes

Google's 9 Hour AI Prompt Engineering Course In 20 Minutes

Keskitaso
Video

OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications

OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications

Edistynyt
Video

Pydantic is all you need: Jason Liu

Pydantic is all you need: Jason Liu

Edistynyt