📢 Глоссарий AI 2.0 | Выпуск #2.1: Как «разговаривать» с кодом
Забудьте про «чат-ботов». В индустрии 2.0 взаимодействие с ИИ — это не просто беседа, а управление потоком данных. Чтобы получать от нейросети профессиональный результат, нужно понимать, как она видит ваши команды.
Разбираем базу управления:
🔹 1. Prompt (Промпт)
Это координаты цели. Нейросеть — это океан информации. Промпт — это не просто вопрос «дай мне что-нибудь», а точный курс: куда плыть, на какую глубину нырять и что именно достать. Каждое слово в промпте меняет вектор внимания модели. Размытый промпт дает размытый результат.
🔹 2. System Prompt (Системный промпт)
Это «внутренняя прошивка» или роль модели.
• В чем разница: Обычный промпт — это ваша разовая задача («Напиши текст»). Системный промпт — это то, КТО её выполняет.
• Пример: В системном промпте прописывается: «Ты — жесткий редактор, критикуй каждое слово и запрещай канцеляризмы». После этого, что бы вы ни спросили в обычном чате, модель будет отвечать именно из этой роли. Системный промпт — это фундамент поведения, который имеет приоритет над вашим текущим запросом.
🔹 3. Token (Токен)
Это единица измерения работы и «валюта» ИИ. Нейросеть не читает словами, она дробит их на статистические части — токены (например, «привет» для неё — это при- и -вет).
• Важный нюанс: Русский язык для многих моделей «дороже» английского. Одно и то же слово на английском может быть 1 токеном, а на русском — 3–4.
• Зачем об этом знать: Это ваш счетчик в такси. Каждое слово тратит токены. У модели есть лимит «памяти» в токенах (контекстное окно), и как только он заканчивается, ИИ начинает «забывать» начало разговора.
🔹 4. Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)
Это не подбор «вежливых слов», а проектирование алгоритма. Это умение составить запрос так, чтобы у модели не осталось шансов на ошибку. Профессиональный промпт-инжиниринг превращает капризного чат-бота в стабильный бизнес-инструмент, который выдает предсказуемый результат.
💡 Коротко: Промпт — это КУДА ЕХАТЬ. Системный промпт — это КТО ЗА РУЛЕМ. Токен — это КИЛОМЕТРЫ НА СЧЕТЧИКЕ, которые определяют стоимость и память.
В следующем выпуске разберем «магию» рассуждений: как метод Chain-of-Thought заставляет ИИ думать как Шерлок Холмс.
REAL DIGITAL
#AI #Glossary #RealDigital #Prompt #Tokens #TechSimple #Education
Забудьте про «чат-ботов». В индустрии 2.0 взаимодействие с ИИ — это не просто беседа, а управление потоком данных. Чтобы получать от нейросети профессиональный результат, нужно понимать, как она видит ваши команды.
Разбираем базу управления:
🔹 1. Prompt (Промпт)
Это координаты цели. Нейросеть — это океан информации. Промпт — это не просто вопрос «дай мне что-нибудь», а точный курс: куда плыть, на какую глубину нырять и что именно достать. Каждое слово в промпте меняет вектор внимания модели. Размытый промпт дает размытый результат.
🔹 2. System Prompt (Системный промпт)
Это «внутренняя прошивка» или роль модели.
• В чем разница: Обычный промпт — это ваша разовая задача («Напиши текст»). Системный промпт — это то, КТО её выполняет.
• Пример: В системном промпте прописывается: «Ты — жесткий редактор, критикуй каждое слово и запрещай канцеляризмы». После этого, что бы вы ни спросили в обычном чате, модель будет отвечать именно из этой роли. Системный промпт — это фундамент поведения, который имеет приоритет над вашим текущим запросом.
🔹 3. Token (Токен)
Это единица измерения работы и «валюта» ИИ. Нейросеть не читает словами, она дробит их на статистические части — токены (например, «привет» для неё — это при- и -вет).
• Важный нюанс: Русский язык для многих моделей «дороже» английского. Одно и то же слово на английском может быть 1 токеном, а на русском — 3–4.
• Зачем об этом знать: Это ваш счетчик в такси. Каждое слово тратит токены. У модели есть лимит «памяти» в токенах (контекстное окно), и как только он заканчивается, ИИ начинает «забывать» начало разговора.
🔹 4. Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)
Это не подбор «вежливых слов», а проектирование алгоритма. Это умение составить запрос так, чтобы у модели не осталось шансов на ошибку. Профессиональный промпт-инжиниринг превращает капризного чат-бота в стабильный бизнес-инструмент, который выдает предсказуемый результат.
💡 Коротко: Промпт — это КУДА ЕХАТЬ. Системный промпт — это КТО ЗА РУЛЕМ. Токен — это КИЛОМЕТРЫ НА СЧЕТЧИКЕ, которые определяют стоимость и память.
В следующем выпуске разберем «магию» рассуждений: как метод Chain-of-Thought заставляет ИИ думать как Шерлок Холмс.
REAL DIGITAL
#AI #Glossary #RealDigital #Prompt #Tokens #TechSimple #Education
👍5
📢 Глоссарий AI 2.0 | Выпуск #2.2: Память и логика
Почему ваш умный бот вдруг «глупеет» на середине задачи или забывает, о чем была речь в начале?
Продолжаем блок «Управление». Сегодня разберемся, почему ИИ иногда ведет себя как гений, а иногда — как золотая рыбка с амнезией.
Разбираем три термина, которые сделают ваше управление ИИ осознанным:
🔹 1. Context Window (Контекстное окно)
Это объем «оперативной памяти» модели. Всё, что вы написали в чате, и всё, что модель ответила вам, занимает место в этом окне.
* Суть: Как только лимит токенов исчерпан, ИИ начинает буквально «выбрасывать» старые сообщения из памяти. Именно поэтому в длинных диалогах бот вдруг забывает условия задачи. Сейчас идет гонка за «длинный контекст» (от 128k до 2M+ токенов), чтобы ИИ мог держать в голове целые библиотеки за раз.
🔹 2. Chain-of-Thought (CoT / Цепочка рассуждений)
Техника, которая радикально повышает «IQ» модели в сложных задачах. Если просто спросить «Какой ответ?», ИИ может выдать быстрый, но неверный результат, просто угадав его по статистике.
* Как это работает: Если попросить ИИ «Думай шаг за шагом», он начнет расписывать логику решения. Проговаривая промежуточные этапы, модель сама себя проверяет. Это превращает ИИ из «угадывателя слов» в «логического решателя».
🔹 3. Zero-shot / Few-shot Prompting
Это способы настройки поведения модели прямо в ходе диалога.
* Важно: Это не переобучение нейросети, а управление её вниманием «на лету» через примеры.
* Zero-shot: Вы даете задачу без объяснений («Напиши отзыв»).
* Few-shot: Вы даете 2-3 примера нужного результата. Это лучший способ мгновенно объяснить ИИ сложный формат или специфический стиль.
💡 Итог:
• Контекстное окно — объем данных, который ИИ видит одновременно.
• Chain-of-Thought — метод «размышления вслух», спасающий от логических ошибок.
• Few-shot — моментальная настройка стиля через примеры.
В следующем выпуске закроем блок управления: разберем, что такое Temperature (градус «безумия» ИИ) и почему Hallucinations (галлюцинации) — это побочный эффект его креативности.
REAL DIGITAL
#AI #Glossary #RealDigital #ContextWindow #ChainOfThought #FewShot #Logic #TechSimple
Почему ваш умный бот вдруг «глупеет» на середине задачи или забывает, о чем была речь в начале?
Продолжаем блок «Управление». Сегодня разберемся, почему ИИ иногда ведет себя как гений, а иногда — как золотая рыбка с амнезией.
Разбираем три термина, которые сделают ваше управление ИИ осознанным:
🔹 1. Context Window (Контекстное окно)
Это объем «оперативной памяти» модели. Всё, что вы написали в чате, и всё, что модель ответила вам, занимает место в этом окне.
* Суть: Как только лимит токенов исчерпан, ИИ начинает буквально «выбрасывать» старые сообщения из памяти. Именно поэтому в длинных диалогах бот вдруг забывает условия задачи. Сейчас идет гонка за «длинный контекст» (от 128k до 2M+ токенов), чтобы ИИ мог держать в голове целые библиотеки за раз.
🔹 2. Chain-of-Thought (CoT / Цепочка рассуждений)
Техника, которая радикально повышает «IQ» модели в сложных задачах. Если просто спросить «Какой ответ?», ИИ может выдать быстрый, но неверный результат, просто угадав его по статистике.
* Как это работает: Если попросить ИИ «Думай шаг за шагом», он начнет расписывать логику решения. Проговаривая промежуточные этапы, модель сама себя проверяет. Это превращает ИИ из «угадывателя слов» в «логического решателя».
🔹 3. Zero-shot / Few-shot Prompting
Это способы настройки поведения модели прямо в ходе диалога.
* Важно: Это не переобучение нейросети, а управление её вниманием «на лету» через примеры.
* Zero-shot: Вы даете задачу без объяснений («Напиши отзыв»).
* Few-shot: Вы даете 2-3 примера нужного результата. Это лучший способ мгновенно объяснить ИИ сложный формат или специфический стиль.
💡 Итог:
• Контекстное окно — объем данных, который ИИ видит одновременно.
• Chain-of-Thought — метод «размышления вслух», спасающий от логических ошибок.
• Few-shot — моментальная настройка стиля через примеры.
В следующем выпуске закроем блок управления: разберем, что такое Temperature (градус «безумия» ИИ) и почему Hallucinations (галлюцинации) — это побочный эффект его креативности.
REAL DIGITAL
#AI #Glossary #RealDigital #ContextWindow #ChainOfThought #FewShot #Logic #TechSimple
👍4