Глоссарий
| Термин | Значение |
|---|---|
| LLM | Большая языковая модель (трансформер, обученный на больших текстах) |
| Параметры | Обучаемые «веса» модели; их число — мера масштаба (млн…трлн) |
| Авторегрессия | Генерация по одному следующему токену (GPT) |
| Двунаправленность | Анализ контекста слева и справа (BERT) |
| Маскирование | Приём обучения BERT: угадать слово, заменённое на [MASK] |
| Промпт | Запрос к модели |
| Промпт-инжиниринг | Навык формулировать промпты для точных ответов |
| System / role | Задание «роли» модели (вне лекции, современный приём) |
| Few-shot | Дать в промпте несколько примеров «вход→выход» |
| Chain-of-thought | Просьба рассуждать пошагово для сложных задач |
Чек-лист хорошего промпта
- ☑️ Задана роль/контекст
- ☑️ Чётко сформулирована цель
- ☑️ Указан формат ответа
- ☑️ При необходимости — пример (few-shot)
- ☑️ Заданы ограничения (длина, тон, запреты)
- ☑️ Нет неоднозначности; сложное разбито на шаги
⚠️ Работа с LLM из кода (через API) начинается с урока 03. Здесь промпты тестируются в чат-интерфейсе модели.