О нейросетях
Приветствую, любители аналитики!
Последуем за трендом и затронем тему нейросетей.
Я неоднократно заявлял, что работа дата-аналитика - это постоянные вызовы, задачи с которыми раньше не приходилось сталкиваться. Невозможно всему научиться заранее, постоянно приходится осваивать новые инструменты, подходы, бест-практисы.
И в этом кроется первая возможность применения нейро-помощников.
Я теперь почти не пользуюсь поисковыми системами, ведь там часто приходится перелопачивать несколько сайтов, выискивать по крупицам ответы в полотнах текста (и хорошо еще, если это не SEO-текст, написанный копирайтером по ТЗ).
Нейронка даст ответ на любой прямо поставленный вопрос, а если остались неясности, их можно доуточнить в диалоге с ней. Это потрясающе, будущее наступило.
Особый интерес представляет способность этих механизмов создавать ответы, а не просто их откуда-то брать. То есть, никто нигде не писал ответа, его просто нет в интернете, а нейросеть сама его составила.
Технически они просто "угадывают" следующие слова на основе огромного количества правил. Поэтому их стоит проверять, особенно если тема сложная, непроторенная. Нейронки могут ошибаться, галлюцинировать, но делают это всё реже.
Вторая прогрессивная возможность, интересная дата-специалистам и айтишникам вообще - это, конечно, вайб-кодинг. Это программирование с помощью ИИ: пишете промпты типа "напиши скрипт, который сделает то-то" и оно вам выдает код. Разные нейросети по-разному с этим справляются. Например, Яндекс Алиса пока не очень умеет, но есть ассистенты, специально заточенные под кодинг.Я использую для вайб-кодинга Claude и вполне им доволен.
Когда-то я любил программировать, но это давно в прошлом. Сейчас меня радует, если код делает то, что мне нужно, решает мою задачу, и неважно кем и как он написан. И нейронка даёт мне именно это!
В завершение несколько простых советов по использованию нейро-ассистентов.
1. Общайтесь с ними как можно больше. Это создаст привычку, поможет понять, как им писать, чтобы получить наиболее качественный ответ, разовьет навык промтинга.
Я завел хобби - выяснять у Алисы разные внерабочие интересующие меня вопросы типа истории музыкальных групп или русских писателей. Получается очень интересно, подумываю даже опубликовать наши с ней диалоги.
2. Для повышения качества и точности ответа промпт может содержать компоненты:
• Роль – от лица кого вам должна отвечать нейросеть;
• Контекст – описание вашей ситуации;
• Задача – собственно, что требуется от ИИ;
• Ограничения – «направляющие» запреты на использование определенных элементов решения;
• Формат вывода – в каком виде хотите получить ответ
• и любые другие составляющие
Можете выделять их естественным языком или заключать в XML тэги (программы их хорошо понимают).
3. Не стоит требовать сразу всё в первом вопросе, можно доуточнять итеративно.
4. Забудьте про поисковые системы. Спрашивайте ассистента, а уж он пусть ищет.
5. Проверяйте ответ. Требуйте ссылку на источник инфы или пробуйте раскусить ИИ, указывайте на его ошибки, высказывайте недоверие или сомнения, выводите на чистую воду, ловите на противоречиях. Требуйте уточнить информацию.
Кстати, говорят, помогают даже угрозы или посулы типа: "если ошибешься, я тебя уволю" или "За правильный ответ получишь 1000 долларов".
6. Помните, это не человек, не бойтесь его оскорбить, не стесняйтесь в высказываниях, это машина, а вы пишете ей команды. Заметил за собой поначалу, что тщательно обдумываю, как бы спросить поделикатней. Постепенно эта нелепая неловкость, отнимающая долю ресурсов, ушла.
А еще жду выхода статьи, где расписал свой реальный кейс вайб-кодинга - О прогнозировании аппроксимацией на SQL. Как выйдет, скину вам ссылочку.
На этом пока всё, успехов вам в освоении нового!
Приветствую, любители аналитики!
Последуем за трендом и затронем тему нейросетей.
Я неоднократно заявлял, что работа дата-аналитика - это постоянные вызовы, задачи с которыми раньше не приходилось сталкиваться. Невозможно всему научиться заранее, постоянно приходится осваивать новые инструменты, подходы, бест-практисы.
И в этом кроется первая возможность применения нейро-помощников.
Я теперь почти не пользуюсь поисковыми системами, ведь там часто приходится перелопачивать несколько сайтов, выискивать по крупицам ответы в полотнах текста (и хорошо еще, если это не SEO-текст, написанный копирайтером по ТЗ).
Нейронка даст ответ на любой прямо поставленный вопрос, а если остались неясности, их можно доуточнить в диалоге с ней. Это потрясающе, будущее наступило.
Особый интерес представляет способность этих механизмов создавать ответы, а не просто их откуда-то брать. То есть, никто нигде не писал ответа, его просто нет в интернете, а нейросеть сама его составила.
Технически они просто "угадывают" следующие слова на основе огромного количества правил. Поэтому их стоит проверять, особенно если тема сложная, непроторенная. Нейронки могут ошибаться, галлюцинировать, но делают это всё реже.
Вторая прогрессивная возможность, интересная дата-специалистам и айтишникам вообще - это, конечно, вайб-кодинг. Это программирование с помощью ИИ: пишете промпты типа "напиши скрипт, который сделает то-то" и оно вам выдает код. Разные нейросети по-разному с этим справляются. Например, Яндекс Алиса пока не очень умеет, но есть ассистенты, специально заточенные под кодинг.Я использую для вайб-кодинга Claude и вполне им доволен.
Когда-то я любил программировать, но это давно в прошлом. Сейчас меня радует, если код делает то, что мне нужно, решает мою задачу, и неважно кем и как он написан. И нейронка даёт мне именно это!
В завершение несколько простых советов по использованию нейро-ассистентов.
1. Общайтесь с ними как можно больше. Это создаст привычку, поможет понять, как им писать, чтобы получить наиболее качественный ответ, разовьет навык промтинга.
Я завел хобби - выяснять у Алисы разные внерабочие интересующие меня вопросы типа истории музыкальных групп или русских писателей. Получается очень интересно, подумываю даже опубликовать наши с ней диалоги.
2. Для повышения качества и точности ответа промпт может содержать компоненты:
• Роль – от лица кого вам должна отвечать нейросеть;
• Контекст – описание вашей ситуации;
• Задача – собственно, что требуется от ИИ;
• Ограничения – «направляющие» запреты на использование определенных элементов решения;
• Формат вывода – в каком виде хотите получить ответ
• и любые другие составляющие
Можете выделять их естественным языком или заключать в XML тэги (программы их хорошо понимают).
3. Не стоит требовать сразу всё в первом вопросе, можно доуточнять итеративно.
4. Забудьте про поисковые системы. Спрашивайте ассистента, а уж он пусть ищет.
5. Проверяйте ответ. Требуйте ссылку на источник инфы или пробуйте раскусить ИИ, указывайте на его ошибки, высказывайте недоверие или сомнения, выводите на чистую воду, ловите на противоречиях. Требуйте уточнить информацию.
Кстати, говорят, помогают даже угрозы или посулы типа: "если ошибешься, я тебя уволю" или "За правильный ответ получишь 1000 долларов".
6. Помните, это не человек, не бойтесь его оскорбить, не стесняйтесь в высказываниях, это машина, а вы пишете ей команды. Заметил за собой поначалу, что тщательно обдумываю, как бы спросить поделикатней. Постепенно эта нелепая неловкость, отнимающая долю ресурсов, ушла.
А еще жду выхода статьи, где расписал свой реальный кейс вайб-кодинга - О прогнозировании аппроксимацией на SQL. Как выйдет, скину вам ссылочку.
На этом пока всё, успехов вам в освоении нового!