ИИ без хайпа: что реально работает уже сегодня, а что пока просто красиво звучит? февраль 2025 Хабр

Промпт-инжиниринг становится важным инструментом для разработчиков, особенно в эпоху, когда генеративные ИИ могут создавать сложный программный код. Сегодня программисты используют AI для выполнения рутинных задач, таких как написание функций, исправление ошибок или генерация тестов. Если вы работаете с разными моделями, важно учитывать их специфику. Для одной задачи может подойти прямолинейный и детализированный запрос, а для другой — более общий и гибкий.

ИИ без хайпа: что реально работает уже сегодня, а что пока просто красиво звучит? (февраль

• Практически все разработчики сейчас сфокусированы на том, чтобы ИИ-модели стали менее требовательными к количеству и качеству исходных данных.
• Эти ошибки могут произойти потому, что ИИ знает только те данные, которые ему предоставлены, поэтому он, скорее всего, не будет в курсе последних тенденций.
• Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями.
• Если в компьютерном зрении проблему качества можно решить, докинув данные в обучающую выборку (разметив больше данных), то в предсказании временных рядов приходится работать с теми данными, которые есть.
• Испытания проводились на последних версиях моделей, включая недавно выпущенный алгоритм o1-preview.
• Правильное использование промпт-инжиниринга подразумевает не только техническую грамотность, но и ответственность за результаты, которые он помогает создавать.

Если вы не предоставляете достаточный контекст, система будет "гадать". Промтинженер - человек, который понимает как думает машина и может правильно составить запрос к ней. А стоимость такого инженера в рынке около 6000 рублей в час. И поверьте, он с первого раза не подберет правильный запрос для вашей ситуации. И чтобы получить практическую пользу вы сами должны быть экспертом в предметной области. А если вы не эксперт, то вы и не получите решения своего вопроса и не будет ценности, лишь общие ответы.  http://www.bitspower.com/support/user/aeo-power А для столь масштабной технологии непонимание что и почему может сгенерировать ИИ ситуация опасная. По состоянию на конец 2023 года направление генеративного ИИ нельзя назвать успешным. Так, например, в 2022 году компания OpenAI понесла убытки в размере $540 млн из-за разработки ChatGPT. А для дальнейшего развития и создания сильного ИИ потребуется еще около 100 млрд долларов. На старте 2023 года произошел настоящий бум генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Однако, как показало тестирование, даже самые передовые модели, такие как o1 от OpenAI и Claude-3.5-sonnet от Anthropic, демонстрируют крайне низкие показатели успешности - 42,7% и 28,9% соответственно. Промпт-инжиниринг https://github.com/topics/artificial-intelligence   позволяет маркетологам добиваться точности и креативности одновременно. Например, задача «Напиши рекламный текст для нового смартфона» слишком общая. А вот запрос «Создай текст для рекламной кампании нового смартфона. Подчеркни его мощную камеру, стильный дизайн и доступную цену. Тон — вдохновляющий, как в кампаниях Apple» дает более четкие указания и формирует правильный настрой для модели.

Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI

Генеративный искусственный интеллект (Generative Artificial Intelligence, или GenAI) — это тип нейронных сетей, которые используются для создания новых данных на основе полученной при обучении информации.  https://www.northwestu.edu/?URL=https://auslander.expert/ Такие нейросети могут создавать изображения, тексты, аудио и видео, концепты и другие типы контента.Суть генеративного искусственного интеллекта заключается в развитии машинного обучения. Нейросеть учится на загружаемом в неё массиве данных, из которых она способна извлечь некие характеристики и закономерности. На основе этого собирательного анализа нейросеть генерирует новый контент. Например, когда мы пишем текстовый промпт в Midjourney, нейросеть создаёт ответ именно на основе ранее изученного материала. Любая новая технология кажется революционной, но оценить её реальное влияние можно системно. Один из способов — использовать Wardley Maps, о которых мы говорили в этой статье. Хорошая эмпирика, когда принимается решение про автоматизацию — это представить, что на место ML‑алгоритма мы наняли стажера.  https://infozillon.com/user/Rank-Hero/ Очень хорошего, старательного, который работает 24/7, не отвлекается и не делает глупых ошибок. Но ему, как и любому стажеру, нужно объяснить, в чем именно заключается его задача, что на вход, что на выход, по каким правилам из входного документа можно получить выходной итп. Самая плохая причина для внедрения ИИ — это реакция «все побежали, и я побежал», которую мы сейчас часто наблюдаем. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный https://paperswithcode.com   ответ вы получите. Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект способен генерировать текст, кодировать, придумывать идеи и даже анализировать данные, рисовать, создавать музыку и видео. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях. Это форма общения с машиной, в которой четкость и конкретность играют решающую роль. Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Каждый из этих элементов играет важную роль в процессе генерации текста, и если вы научитесь правильно их применять, это откроет перед вами новые горизонты возможностей. Качество данных, на которых обучается ИИ, играет ключевую роль в его способности генерировать ответы. ИИ может обрабатывать миллионы текстов за короткое время, извлекая полезную информацию и используя ее для ответа на вопросы. Однако необходимо помнить, что качество данных также важно, а не только количество. Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов. Рост объёмов данных, технологические прорывы и повышение доверия к генеративным системам приведут к перераспределению задач между этими категориями. Хотя хайп вокруг ИИ — относительно недавнее явление, машинное обучение используется для решения прикладных задач уже давно. В этой статье мы разберём ландшафт ИИ с прикладной точки зрения, чтобы понять, что действительно работает уже сейчас, а что пока просто красиво звучит. Например, специалисты инженерной школы Тандона Нью-Йоркского университета решили проверить ИИ-помощника Copilot от Microsoft с точки зрения безопасности.