Использование LLM для анализа предыдущих диалогов
С@svyatamestoAI-инженер
1 месСовет по улучшению работы с нейросетями через анализ прошлых тредов и использование LLM для поиска ошибок и оптимизации промптов.
Анализ истории общения с нейросетью помогает быстрее находить эффективные способы решения задач.
- Позволяет выявить причины неудачных ответов модели.
- Помогает лучше понять логику работы конкретного промпта.
- Ускоряет процесс настройки желаемого поведения ИИ.
«Проанализируй предыдущие треды» это самая недооцененная инструкция.
Когда мне задавали вопрос раньше, я мог уточнить «а ты гуглил эту проблему?». Сейчас эта фраза заменилась на «а ты у самого чата спрашивал?» 😅
И это, походу, настолько неочевидная штука, что люди в 10 из 10 случаев реагировали в стиле «а чо так можно было что ли?» 😬
❗️А это прям НУЖНО делать!
Вопросы из разряда «а что ты умеешь?», «почему ты сделал так а не иначе?» или «как мне добиться желаемого поведения?» это просто имба имбовая. LLM отлично умеют в анализ и поиск паттернов, а это именно то что нам нужно, чтобы улучшать опыт работы с нейросетями. 💪
Спрашивайте почему все пошло не по плану, анализируйте прошлые диалоги и ищите пути оптимизации, экспериментируйте!
😉 В коменты закину промпт-анализатор, который у меня запускается каждую пятницу
Свята место | 10МДК | YHub
Кратко (AI)
Автор призывает пользователей чаще использовать возможности LLM для анализа собственных предыдущих диалогов. Это помогает выявлять ошибки, понимать логику модели и оптимизировать дальнейшее взаимодействие с нейросетями.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖