📚Prompt Engineering
Автор: Lee Boonstra (2025)

Когда речь идет о вводе и выводе больших языковых моделей, текстовый промпт (иногда сопровождаемый другими модальностями, например изображениями) является входными данными, которые модель использует для предсказания конкретного результата.

Не обязательно быть специалистом по данным или инженером по машинному обучению — промпт может написать любой человек. Однако создание максимально эффективного промпта может быть сложной задачей. На его качество влияют многие факторы: используемая модель, данные, на которых она обучалась, её настройки, выбор слов, стиль и тон, структура и контекст.

Поэтому разработка промптов — это итеративный процесс. Недостаточно проработанные промпты могут привести к двусмысленным или неточным ответам и снизить способность модели выдавать осмысленный результат.

Когда вы общаетесь с чатом Gemini, вы фактически пишете промпты. Однако в этом документе внимание уделяется созданию промптов для модели Gemini через Vertex AI или с использованием API, так как при прямом взаимодействии с моделью вы получаете доступ к её настройкам, например таким как temperature и другим параметрам.

В этом whitepaper подробно рассматривается инженерия промптов. Мы изучим различные техники их создания, чтобы помочь вам начать работу, а также поделимся советами и лучшими практиками, которые помогут вам стать экспертом в этой области. Кроме того, мы обсудим некоторые сложности, с которыми вы можете столкнуться при создании промптов.

📲 Мы в MAX

👉@programmist_of