Loading
Anthropic. Четыре prompt-инженера Anthropic (research, alignment, applied, developer relations) подробно говорят о том, что они реально делают изо дня в день: как редактируют промпты под давлением, как думают о «честности» в инструкциях, когда помогают XML-каркасы, а когда нет. Слоистая модель статьи чисто ложится на то, как они описывают работу; это лучший способ услышать эту ментальную модель вслух.
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
109 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
154 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
104 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеТщательно 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.
