Chroma. Келли Хонг проходит по исследованию Chroma на 18 моделях — почему оценки needle-in-haystack обманчивы, как качество деградирует при неоднозначности и отвлекающих факторах, почему даже простые задачи на повторение строк деградируют после 500 токенов. Кратко, доказательно и ровно та позиция, к которой статья хочет, чтобы вы отнеслись всерьёз, прежде чем переходить к инженерным ходам.
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Понять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.
Ничего сверх базовой терминологии LLM — это короткий доклад по исследованию.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
18 минУвидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
4 минПонять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.
17 минНастроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIИса Фулфорд · Эндрю Ын
Девяносто 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 UniversityDr. Jules White
Хорошее 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.
Microsoft LearnMicrosoft Learn
Промпт-инжиниринг, но для инструмента, с которым большинство офисных сотрудников столкнётся первым. Собственная четырёхчастная схема промптов Microsoft (цель, контекст, источник, ожидание) — действительно полезная модель мышления, и в отличие от общих курсов по промптам для ChatGPT уже в нашем каталоге, этот полностью привязан к специфике Microsoft 365 Copilot и тому, как он опирается на данные.
