Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model–Based Applications
Эта книга представляет собой всеобъемлющее руководство по инженерии промптов — ключевой дисциплине для эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM). Авторы, Джон Берриман и Альберт Циглер, рассматривают промпт-инжиниринг не как набор случайных трюков, а как систематическую науку и искусство построения надежных приложений на основе LLM.
В первой части «Основы» читатели погружаются в историю развития языковых моделей, начиная с ранних подходов и заканчивая революцией GPT. Подробно объясняется архитектура трансформеров, принципы работы LLM, включая токенизацию, авторегрессию и роль температуры. Отдельные главы посвящены переходу к чат-моделям, обучению с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и проектированию архитектуры LLM-приложений.
Вторая часть «Основные техники» является практическим руководством по созданию эффективных промптов. Рассматриваются различные источники контента: статический, динамический и few-shot примеры. Авторы детально разбирают техники Retrieval-Augmented Generation (RAG) для обогащения контекста, суммирования и сборки идеального промпта. Книга учит не просто формулировать запросы, а проектировать целые циклы взаимодействия с моделью, преобразовывая проблемы пользователя в домен модели и обратно.
Издание от O’Reilly предназначено для разработчиков, инженеров по машинному обучению, исследователей и всех, кто хочет создавать производственные приложения на базе LLM. Книга сочетает глубокое теоретическое понимание с практическими примерами, помогая читателям овладеть как фундаментальными принципами, так и передовыми методами промпт-инжиниринга в быстро развивающейся области искусственного интеллекта.
