Стремительное развитие ИИ меняет нашу жизнь, а поспевать за ним становится все труднее. Каждый, кто профессионально использует ИИ, быстро приходит к пониманию, что качество результатов напрямую зависит от качества входных данных. Поэтому нам сейчас не обойтись без промт-инжиниринга (prompt engineering) — набора методов повышения надежности, эффективности и точности моделей ИИ. Большие языковые (LLM) и диффузионные модели, такие как ChatGPT и DALL-E, постоянно обучаются на общедоступных текстах и изображениях из Интернета. Так что практически любой человек может использовать модели ИИ для решения задач, которые ранее не поддавались автоматизации. Эта книга поможет вам осваивать и применять на практике модели генеративного ИИ. Необдуманная интеграция LLM и диффузионных моделей в рабочие процессы часто дает весьма спорные результаты. Джеймс Феникс и Майк Тейлор научат вас использовать промт-инжиниринг, чтобы эффективно ­внедрить ИИ в любой процесс.

Весь код, представленный в книге, написан на Python и предназначен для запуска в Jupyter Notebook или Google Colab. Изложенные здесь концепции можно при желании перенести в jаvascript или любой другой язык программирования, потому что основное внимание в книге уделено методам промтинга, составления подсказок и инструкций для ИИ, а не традиционным навыкам программирования. Весь код можно найти на GitHub, и, конечно, мы указали ссылки на соответствующие блокноты для Jupyter Notebook. Настоятельно рекомендуем использовать репозиторий GitHub и запускать находящиеся в нем примеры во время чтения книги.

Название: Промт-инжиниринг для GenAI. Паттерны надежных запросов для качественных результатов
Автор: Феникс Джеймс, Тейлор Майк
Издательство: Спринт Бук
Год: 2025
Страниц: 432
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.5 MB

Скачать Промт-инжиниринг для GenAI. Паттерны надежных запросов для качественных результатов