Тренажер по промптингу от подписчика
Мне всегда импонирует история, когда люди делают что-то крутое для комьюнити и приходят за обратной связью. Это напоминает подход тех же Anthropic, когда они релизили свои курсы и промпт-библиотеки - делать технологии понятнее и доступнее для всех.
Одна из главных болей, которую я замечаю у тех, кто только начинает знакомство с LLM - это разрыв между теорией и практикой. Да, можно посмотреть курс, можно открыть AI Studio, но часто людям сложно связать абстрактную стратегию промпт-инжиниринга с реальными рабочими кейсами.
Мне самому очень близка история про обучение через решение конкретных задач. Поэтому, когда подписчик Сергей прислал свой проект, мне стало интересно.
Это бесплатный тренажер по промптингу. Внутри 6 заданий - они простые, но выстроены так, чтобы после прохождения сложилась картинка: как модель реагирует на разные подходы и почему ведет себя именно так.
Я пощупал продукт, концепция мне зашла - отличный старт. Уже обсудили с Сергеем точки роста, он планирует развивать эту историю, поэтому делюсь своими мыслями по фичам, которые я бы добавил для глубины:
1. Jailbreak и NSFW. Сейчас задания на обход защиты довольно мягкие. Я бы добавил работу с NSFW контентом, чтобы наглядно показать, где у модели границы и как работают механизмы цензуры.
2. Использование SGR. Для улучшения качества аутпута я предложил внедрить SGR. Это когда мы не просто просим модель подумать, а задаем ей жесткую схему рассуждений, валидируя каждый шаг. Это помогает получить предсказуемый и структурированный результат, о чем я уже писал ранее.
3. Регулятор температуры. Промпт-инжиниринг - это не только текст, но и параметры. Для задач на галлюцинации и извлечение данных критически важно уметь работать с Temperature. Хочется видеть этот ползунок в интерфейсе.
4. Управление контекстом. Добавил бы задачки на удержание внимания модели, чтобы пользователь учился работать с границами контекстного окна.
Сергей сейчас активно собирает обратную связь, чтобы допилить инструмент. Предлагаю вам тоже поюзать и накидать ему идей - это тот случай, когда можно напрямую повлиять на полезный для сообщества продукт.
Ссылка на тренажер: https://prompttrainer.replit.app/
Ну и традиционно: если вы тоже пилите что-то интересное в сфере AI - приходите, я всегда рад подсветить годные инициативы, денег за это не беру 🙂
Мне всегда импонирует история, когда люди делают что-то крутое для комьюнити и приходят за обратной связью. Это напоминает подход тех же Anthropic, когда они релизили свои курсы и промпт-библиотеки - делать технологии понятнее и доступнее для всех.
Одна из главных болей, которую я замечаю у тех, кто только начинает знакомство с LLM - это разрыв между теорией и практикой. Да, можно посмотреть курс, можно открыть AI Studio, но часто людям сложно связать абстрактную стратегию промпт-инжиниринга с реальными рабочими кейсами.
Мне самому очень близка история про обучение через решение конкретных задач. Поэтому, когда подписчик Сергей прислал свой проект, мне стало интересно.
Это бесплатный тренажер по промптингу. Внутри 6 заданий - они простые, но выстроены так, чтобы после прохождения сложилась картинка: как модель реагирует на разные подходы и почему ведет себя именно так.
Я пощупал продукт, концепция мне зашла - отличный старт. Уже обсудили с Сергеем точки роста, он планирует развивать эту историю, поэтому делюсь своими мыслями по фичам, которые я бы добавил для глубины:
1. Jailbreak и NSFW. Сейчас задания на обход защиты довольно мягкие. Я бы добавил работу с NSFW контентом, чтобы наглядно показать, где у модели границы и как работают механизмы цензуры.
2. Использование SGR. Для улучшения качества аутпута я предложил внедрить SGR. Это когда мы не просто просим модель подумать, а задаем ей жесткую схему рассуждений, валидируя каждый шаг. Это помогает получить предсказуемый и структурированный результат, о чем я уже писал ранее.
3. Регулятор температуры. Промпт-инжиниринг - это не только текст, но и параметры. Для задач на галлюцинации и извлечение данных критически важно уметь работать с Temperature. Хочется видеть этот ползунок в интерфейсе.
4. Управление контекстом. Добавил бы задачки на удержание внимания модели, чтобы пользователь учился работать с границами контекстного окна.
Сергей сейчас активно собирает обратную связь, чтобы допилить инструмент. Предлагаю вам тоже поюзать и накидать ему идей - это тот случай, когда можно напрямую повлиять на полезный для сообщества продукт.
Ссылка на тренажер: https://prompttrainer.replit.app/
Ну и традиционно: если вы тоже пилите что-то интересное в сфере AI - приходите, я всегда рад подсветить годные инициативы, денег за это не беру 🙂