Практико-ориентированный вебинар о том, как ставить задачи и проектировать промпты для больших языковых моделей (LLM), чтобы получить не просто ответ, а бизнес-результат. Ведущая разобрала на реальных кейсах, как LLM «думает», и почему от формата запроса зависит всё — от качества вывода до сроков выполнения задачи. Тайм-код доклада: 00:34 О спикере и вебинаре 01:34 План вебинара 02:45 Введение в основы NLP 03:47 Токенизация 07:56 Векторизация 11:35 Attention 17:05 Выводы 18:35 LLM API 19:46 Prompt: формат запроса 21:38 Prompt: техники/рекомендации 28:27 Переобучение LLM для внутренних процессов 31:25 Имплементация базы знаний (RAG) 33:34 Что такое агенты 36:13 Ключевые выводы 37:22 Рекомендации 37:47 Вопросы зрителей 🚀 Курс, который может быть вам интересен: Архитектура ИТ-решения: Проектирование и реализация MVP —
________________ 📌 ПОДПИСАТЬСЯ НА Systems Education: ➛Официальный сайт:
➛VK
https://vk.com/sys_education ➛Telegram - Новости Systems Education и расписание курсов
➛Telegram - Анонсы событий по системному анализу:
➛Telegram - Как стать системным аналитиком:
