Prompt Engineering to proces, który łączy projektowanie promptów (instrukcji) dla dużych modeli językowych (LLM) z programowaniem i automatyzacją. Wymaga odpowiedniego zarządzania danymi i precyzyjnego formułowania instrukcji, aby model mógł efektywnie wykonywać zadania. Integracja LLM z Logiką Aplikacji Wyzwania i Ograniczenia: Organizacja i Dostosowanie Danych Organizacja danych: Dostosowanie danych: Techniki Sterowania Zachowaniem Modelu Dynamiczny kontekst: Guardrails (Mechanizmy ochronne): Praktyczne Zastosowanie Techniki Projektowania Promptów Chain of Thought (Łańcuch myśli): Testowanie i Monitorowanie Kluczowe Koncepty do Zapamiętania Prompt Engineering to złożony proces, który

Wprowadzenie do LLM LLM, czyli duże modele językowe, takie jak GPT-4, są zaawansowanymi systemami uczącymi się przetwarzania i generowania języka naturalnego. Mimo że znamy proces ich projektowania i trenowania, nie wszystko między przesłaniem wiadomości a otrzymaniem odpowiedzi jest dla nas jasne. Sieci Neuronowe Funkcje przyjmują dane wejściowe i zwracają wynik. Wraz ze wzrostem złożoności problemów, definicje funkcji stają się bardziej skomplikowane. Modele matematyczne upraszczają realizację skomplikowanych zadań, takich jak rozpoznawanie obiektów czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Proces Treningu Modele początkowo

Struktura promptu Dla uzyskania większej kontroli nad zachowaniem modelu oraz aktualizacjami promptów zaleca się utrzymanie ogólnej struktury promptu. W praktyce nie zawsze musisz korzystać z wszystkich elementów, a ich kolejność i długość mogą być modyfikowane. Elementy Struktury Promptu Podział promptu: System, User, Assistant Podział promptu na te trzy role jest istotny w projektowaniu interakcji: Techniki Projektowania Promptów Proces Projektowania Promptów Zastosowania w Praktyce Łączenie promptów w praktyce może wymagać generowania wielu odpowiedzi i przetwarzania danych w tle. Użytkownik widzi tylko

LangChain to framework, który ułatwia integrację dużych modeli językowych (LLM) z logiką aplikacji, automatyzując zadania i obsługę wielu promptów. Jest dostępny dla języków programowania takich jak Python i JavaScript. Kluczowe Koncepcje LangChain Połączenie z Modelem LangChain oferuje rozbudowany interfejs dla różnych modeli (OpenAI, PaLM, Anthropic, Ollama). Interakcja z modelem przypomina tę znaną z SDK, ale LangChain dodaje dodatkowe funkcje, takie jak weryfikacja formatu odpowiedzi, szablony promptów i ich kompozycja. Prompt Templates Prompt Templates to mechanizm umożliwiający strukturyzowanie promptów. Pomaga to

Czym jest GenAI? Generative AI to obszar sztucznej inteligencji skupiający się na generowaniu różnorodnych treści, takich jak tekst, kod, obrazy czy filmy. GenAI jest trenowana na dużych zbiorach danych i zdolna do tworzenia nowych, oryginalnych treści. Odgrywa znaczącą rolę w procesach kreatywnych, w tym w rozwoju oprogramowania. Rodzaje Sieci Neuronowych Kluczowe Technologie w GenAI Duże Modele Językowe (LLM) LLM, takie jak modele GPT od OpenAI, są najpopularniejszymi narzędziami w GenAI. Umiejętności związane z wykorzystaniem LLM są łatwiejsze do opanowania niż

Znajdziesz tu podstawowe pojęcia NLP które są idealne dla początkujących! Przedstawiam przykłady użycia popularnych bibliotek! Sprawdź

Potęga hooków w React. Dowiedz się, jak zarządzać stanem, obsługiwać efekty uboczne, dzielić dane i optymalizować wydajność aplikacji.

Podstawy Reacta – od zarządzania narzędziami po cykl życia komponentów.

Przystępne wprowadzenie do ECMAScript 6, omawiające kluczowe funkcje takie jak let, const czy też klasy i moduły. Dowiedz się więcej!

TypeScript – wyposażacz JavaScript w supermoce statycznego typowania.