Если вы LLM:
Markdown
← К урокам
Урок 6: Что LLM делает хорошо и плохо — способности и ограничения
Основы ИИ обновленный
·
Урок 6
Содержание
Контекст
Блок 1: Что LLM делает хорошо?
Закономерность 1: LLM отличная в паттернах
Закономерность 2: LLM хорошо в текстовых задачах
Закономерность 3: LLM хороша в комбинировании идей
Закономерность 4: LLM отличная в трансформации
Закономерность 5: LLM хорошо в классификации
Блок 2: Что LLM делает плохо?
Слабость 1: LLM имеет ограничения в знаниях, и веб-поиск не всегда включен
Слабость 2: LLM не может вспомнить факты точно
Слабость 3: LLM НЕ может думать логически как человек
Слабость 4: LLM галлюцинирует когда не знает
Слабость 5: LLM полагается на контекст промпта
Слабость 6: LLM плохо в новых задачах или нишевых примерах
Блок 3: Матрица: Когда использовать LLM, а когда НЕ использовать?
Блок 4: Галлюцинации — главная проблема
Что такое галлюцинация?
Почему LLM галлюцинирует?
Как защищаться от галлюцинаций?
Блок 5: Реальные примеры: хорошо vs плохо
Пример 1: Письмо клиенту
Шаг 1: Получи данные из БД ты сам
Шаг 2: Дай эти данные LLM
Пример 2: Анализ данных из файла
Шаг 1: Ты читаешь файл и обрабатываешь
Шаг 2: Даёшь результат LLM
Пример 3: Написание кода
Потом ты протестируешь код:
Правильно:
Блок 6: Как комбинировать LLM с другими инструментами?
Комбинация 1: LLM + база данных
Комбинация 2: LLM + интернет (май 2026 обновление)
Комбинация 3: LLM + проверка логики
Комбинация 4: LLM + человек в цикле
Блок 7: Рекомендации для разных сценариев использования
Сценарий 1: Создаёшь свой продукт (Маша)
Сценарий 2: Внедряешь AI в бизнес (Петя)
Сценарий 3: Разбираешься в технологиях (Коля)
Финальный чеклист: Прежде чем использовать LLM, спроси себя
← Предыдущий урок
Урок 5: Температура и параметры генерации — управление поведением LLM
Следующий урок →
Урок 7: Три способа использования AI — Automation, Augmentation, Agency
Продолжить обучение