⚡ Что сделать
- Вопросы по LLM и GPT/BERT
- Написать 3 промпта по заданиям лекции
- Сравнить ответы для разных аудиторий
Ответы — на странице Решения.
Часть 1. Вопросы
- Что такое LLM и за счёт чего они «понимают» контекст?
- Чем GPT отличается от BERT по принципу работы и применению?
- Что такое маскирование слов и для чего оно у BERT?
- Перечислите 5 компонентов хорошего промпта.
- Почему «Объясни, как работает компьютер» — плохой промпт?
Часть 2. Промпты (из лекции)
- Деловое письмо: клиенту о сроках поставки (5 раб. дней), вежливо, с предложением помощи и контактами, ≤150 слов.
- Объяснение: «квантовая запутанность» для человека без подготовки.
- Два промпта для одной задачи: «рецепт пасты с сырным соусом» — (а) для новичка, (б) для профессионала. Сравните ответы.
Проверка понимания
Выберите один вариант ответа. После клика правильный ответ подсветится зелёным.
Вопрос 1
Зачем задавать формат ответа в промпте?
Вопрос 2
Почему инструментам агента нужны ограничения?
Вопрос 3
Что такое токен в LLM-контексте?
Вопрос 4
Почему промпт стоит формулировать явно?
Вопрос 5
Что такое embedding?
Вопрос 6
Что такое RAG?
Вопрос 7
Что отличает агента от одиночного вызова LLM?