Loading
Yannic Kilcher. Янник проходится по оригинальной статье Tree-of-Thoughts из Princeton/DeepMind — циклу generate-score-prune-backtrack, почему он поднимает точность на Game of 24 с 4% до 74% и где техника перестаёт быть оправданной при её 10-кратной стоимости в токенах. Полезно ровно тем, что заставляет увидеть ToT как алгоритм поиска, а не как магический префикс к промпту.
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIДевяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Coursera · Vanderbilt UniversityХорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.
