Качество вывода LLM зависит от объема входных данных
Качество вывода LLM зависит от объема входных данных
Языковые модели генерируют текст, предсказывая следующее наиболее вероятное слово на основе входных данных. Чем больше информации мы предоставляем в промпте, тем более полезным и точным будет результат. Это фундаментальный принцип эффективной работы с LLM — подробный запрос создает основу для качественного ответа.
Источник: Workshop transcript, 2025-10-01
Связанные заметки
Структура хорошего промпта включает роль, контекст, задачу и формат
#ai#prompts#workflow
Два ключевых приёма форматирования промптов
#ai#prompts#workflow
RCTF как структура для промптинга
#ai#tools#workflow
Markdown-заголовки помогают LLM расставить приоритеты
#ai#prompts#markdown
Скиллы как компрессия повторяющихся промптов
#ai#automation#workflow
Хотите глубже изучить ai и автоматизация?
AI Product Engineer
85% выпускников запустили AI-фичу в production
Узнать о курсеИсследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,400+ взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний