2024-11-12 AI mindset V workshop 2

video

presentation

summary

Общая информация:
- Тема: Продвинутые техники промпт-инжиниринга, работа с GPT Canvas и Claude Artifacts, разбор кейсов, обзор дополнительных инструментов, самостоятельное обучение.
- Дата: 19 ноября 2024
- Формат: Онлайн-встреча
- Участники/Спикеры: @Alex P, @Gleb K, @Aleksei Ozol, @Саша Стельмах, участники лаборатории

1/ review & group work (lab introduction & group intro)

Александр и Глеб начали лекцию с краткого обзора прошлой недели, отметив активность в чате и наличие базы знаний Knowledge base. Была упомянута запись Office Hours от 16.11.24, где обсуждались Cursor, Windsurf, ChatGPT, Groq, безопасность данных, галлюцинации моделей и другие темы. Также было упомянуто демо по редактированию CustomGPT и созданию ассистента.
Участникам была предложена групповая работа по 4 направлениям:

"Advanced tech" (@Aleksei Ozol),
"Education" (@Alex P),
"Coaching and therapy" (@Gleb K) и
"Business" (@Саша Стельмах). Кураторы групп могут удалять неактивных участников.

2/ adv Promts (promoting techniques, Canvas, Artifacts)

Key Principles of Prompt Engineering:

Clarity and Specificity: Промпты должны быть четкими и однозначными. Вместо "сделай лучше" нужно писать конкретно, что нужно изменить.
Context is King: Чем больше контекста предоставлено, тем лучше результат.
Iterative Refinement: Постоянное улучшение промтов через эксперименты и анализ результатов. Аналогия с принципом кайдзен - постоянное совершенствование маленькими шагами. Поиск "слабого звена" в промпте, как в "Теории ограничений" Голдратта, и его усиление.
Role and Perspective Setting: Определение роли AI, например, "опытный аналитик данных".
Feedback Integration: Инструкции для обработки ошибок и неверных входных данных.

Chain-of-thought prompting: Модель "думает вслух", разбивая задачу на подзадачи. Пример из презентации: решение математической задачи с пояснением каждого шага. Этот подход иллюстрирует способность модели к самокоррекции, что является важным шагом на пути к AGI.

Zero/few-shot & Multimodal prompting: Были упомянуты, но подробно не рассматривались.

Anthropic prompt design principles: Принципы проектирования промтов от Anthropic (подробнее в презентации).

Claude Workbench & Prompt generators: Демонстрация работы с Claude Workbench (https://console.anthropic.com/workbench/) и генератором промтов (https://console.anthropic.com/dashboard).

3/ Cases (Use-case & demo)

Разработка персонального ассистента: Глеб показал создание ассистента в ChatGPT (https://chat.com/), который может давать советы по улучшению жизни, мотивировать, напоминать об осанке и дыхании, просить вести дневник настроения и анализировать его, задавать вопросы для саморефлексии. В процессе создания были использованы следующие техники: добавление инструкций (например, "используй научные данные"), уточнение стиля ("не используй банальную мотивацию"), ограничение длины ответа, использование ключевых слов для запуска специфических сценариев (например, "система" для мотивационного послания, "вечер" для вечерней рефлексии, "анализ" для анализа дневника).

Демо от Алекса по Cloud Artifacts и GPT Canvas: Александр продемонстрировал возможности Claude Artifacts и GPT Canvas на примере своей статьи по философии. Он показал, как с помощью Claude Artifacts можно создавать динамические визуализации на основе текста и как с помощью GPT Canvas можно работать с большими текстами, дополнять и редактировать их, а также генерировать код и визуализации на их основе. Он подчеркнул, что эти функции доступны только в нативных интерфейсах Claude и ChatGPT. Он также показал, как можно использовать Obsidian в качестве базы знаний и контекста для работы с AI, демонстрируя возможность вызова различных моделей (например, Claude) через плагин и работу с дневными заметками.

4/ other tools (Prompts basics)

Дополнительные инструменты:

Perplexity (https://www.perplexity.ai/): Поисковик с AI, который может отвечать на вопросы, анализировать информацию из интернета и давать сравнительные характеристики товаров. Ольга отметила, что Perplexity работает без VPN.
OpenRouter (https://openrouter.ai/): Платформа, позволяющая вызывать различные модели AI через API.
Obsidian (https://obsidian.md/): Редактор для заметок с поддержкой Markdown и AI-плагинов. Можно использовать для хранения базы знаний и контекста для работы с AI.
GPT Researcher (https://github.com/assafelovic/gpt-researcher): Автономный агент, который использует API сервисов Weaviate и GPT для поиска информации в интернете и создания отчетов. Глеб продемонстрировал его работу на примере исследования доказательных подходов к изменению поведения.

5/ Self study (Individual and group practice)

Что делать дальше:

Попробовать различные техники промпт-инжиниринга (chain-of-thought, zero/few-shot, multimodal).
Поэкспериментировать с дополнительными инструментами (Perplexity, OpenRouter, GPT Researcher).
Использовать Obsidian publish для саммари и публикации своих наработок.
Участвовать в коворкинге и офис-часах.
Делиться своим прогрессом в группе.
Присоединиться к групповой работе по интересам.

подробнее тут week 2 self study

Refs:

2024-11-19 {transcript} AI mindset V workshop 2.md - Транскрипт лекции.
2024-11-19 {chat} AI mindset V workshop 2.md - История чата.
2024-11-19 {presentation} AI mindset V workshop 2.md - Презентация (в формате Markdown).