Промпт-магия на Go: как формулировка вопроса меняет ответы AI
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
1)Фильтруем кандидатов
Оцениваем модели (7B-13B) по бенчмаркам и тестируем их в формате собеседования, чтобы выявить сильнейших.
2)Глубокий разбор промптинга
Анализируем влияние техник промптинга на качество ответа:
1 - Базовые техники
2 - Логика и рассуждение
3 - Надежность и точность
4 - Структурирование ответов
5 - Расширение возможностей модели
3)Проверяем LLM на практике
Тестируем его способности решать задачи:
1 - Кодинг и отладку
2 - Аналитику и разбор данных
3 - Новые фичи и архитектурные улучшения
На разных видах промптов
4) Выводы и рекомендации
Оцениваем результаты, выявляем лучшие подходы и формируем инсайты.
Работает в IТ более десяти лет — с тех пор, как ей было 16, в основном с удаленными командами. За это время успела побыть и системным администратором, и системным инженером, и девопсом, и даже проектным менеджером.
