Инженеры из Anthropic порадовали новой статьёй о работе с Fable 5. Главных выводов из этого материала два.
Первый, про важность промпта.
Даже с такими моделями, как Fable 5, результат упирается не в возможности модели, а в то, насколько чётко вы умеете сформулировать, чего хотите. Если пережмёте с конкретикой, то модель послушно идёт по инструкции даже там, где стоило бы свернуть в сторону. Чуть недожмёте, и модель добирает недостающее из усреднённых практик индустрии, которые не всегда подходят именно вам.
Второй, про собственное эго.
Призвайтесь честно, чего вы не знаете. Если задача выходит за рамки вашей экспертизы, быть самым глупым в комнате (даже с бездушными LLM) – нормально.
И в первом и во втором случаях, помогает деление задачи на четыре типа неизвестных:
1. Известное известное: то, что реально прописано в промпте
2. Известное неизвестное: то, что вы осознаёте, что ещё не выяснили
3. Неизвестное известное: то, что очевидно, но вы никогда бы это не записали
4. Неизвестное неизвестное: то, о чём вы вообще не задумывались
Примеры поиска всех типов неизветных в формате Claude Artifacts тут.
📚 Читайте и комментируйте на Хабр: https://habr.com/ru/articles/1055458
@ai_for_devs