AmigaОбучение ИИ
Для всех · курс 2

Как работает ИИ: возможности и ограничения

Курс о машине, а не о человеке: как модель предсказывает следующий токен, откуда у неё знания и характер, что такое рабочая память и контекст, почему она управляема и где эти свойства конфликтуют. После него ошибки ИИ перестают быть загадкой.

Начать курс
0 из 12 пройдено
Для кого
Все сотрудники. Особенно полезен тем, кто ставит задачи ИИ и проверяет результат.
Что нужно
Ничего.
Объём
12 уроков, 6 модулей, ≈ 2,5 ч с практикой
Модуль 1

Введение

  1. 01Что мы называем ИИКурс про машину, а не про человека. Разбираем, что именно скрывается за словом «ИИ» в нашей работе, чем языковая модель отличается от продукта вокруг неё, и знакомимся с четырьмя свойствами, через которые будем объяснять любое её поведение.8 мин
  2. 02Откуда у модели характерМодель никто не программировал быть вежливой, осторожной или разговорчивой — её этому обучили в несколько этапов. Разбираем, что даёт предобучение, что добавляет дообучение на инструкциях и обратной связи, при чём тут принципы и почему поведение модели статистическое, а не запрограммированное.10 мин
Модуль 2

Предсказание следующего токена

  1. 03Предсказание следующего токенаЕдинственное, что умеет языковая модель, — оценивать, какой фрагмент текста вероятнее всего идёт дальше. Разбираем, что такое токен, как из этого механизма получаются связные ответы, почему модель продолжает любой шаблон, откуда берётся разброс ответов и почему ей трудно считать буквы.11 мин
  2. 04Попробуйте сами: предсказание токеновПять экспериментов в чате с Claude, которые показывают механизм предсказания токенов в действии — разброс ответов, продолжение шаблона, ошибочную предпосылку, слепоту к буквам и силу первого слова ответа. К каждому — что вы должны увидеть и почему.12 мин
Модуль 3

Знания

  1. 05Знания модели: что она знает и откудаМодель знает то, что часто встречалось в обучающих текстах до даты среза, и не знает ничего о вашем проекте. Разбираем, откуда берутся знания, что такое дата среза, почему модель уверенно выдумывает и как отличить область, где ей можно верить, от области, где нужно проверять или дать данные.11 мин
  2. 06Попробуйте сами: границы знанийПять экспериментов, которые показывают, где заканчиваются знания модели — дата среза, редкие темы, выдуманные источники, вопросы с ложной предпосылкой — и как контекст меняет качество ответа. К каждому — что вы должны увидеть и почему.12 мин
Модуль 4

Рабочая память

  1. 07Рабочая память и контекстное окноУ модели нет памяти между разговорами, а внутри разговора она «помнит» ровно то, что лежит в контекстном окне. Разбираем, что в него входит, как оно заполняется, почему длинные диалоги деградируют, что делают продукты, когда окно заканчивается, и как выстроить работу так, чтобы модель не теряла нить.11 мин
  2. 08Попробуйте сами: контекстПять экспериментов с контекстным окном — память внутри разговора и её отсутствие между разговорами, извлечение деталей из длинного документа, дрейф договорённостей в долгом диалоге, ослабление ранних инструкций и разница между «видеть текст» и «обрабатывать текст».12 мин
Модуль 5

Управляемость

  1. 09Управляемость: как инструкции меняют поведениеПоведение модели сильно зависит от того, как её попросили — инструкциями, ролью, примерами, тоном. Разбираем слои управления от системных инструкций до формулировки вопроса, объясняем, почему модель соглашается с собеседником, и показываем, где управляемость помогает, а где превращается в ловушку.11 мин
  2. 10Попробуйте сами: управляемостьПять экспериментов, которые показывают силу и слабость управляемости — как роль меняет содержание, как модель сдаётся под возражением без аргументов, как примеры задают формат вместе с ошибками, как «своя» идея получает поблажку и что происходит при противоречивых инструкциях.12 мин
Модуль 6

Всё вместе

  1. 11Когда свойства сталкиваютсяСамые непонятные ошибки модели возникают не из одного свойства, а из их столкновения — знания против контекста, управляемость против правды, беглость против незнания, память против инструкций. Разбираем типичные столкновения на рабочих примерах и собираем таблицу диагностики: симптом, свойство, исправление.12 мин
  2. 12Что дальшеКурс дал четыре свойства и привычку спрашивать «какое из них сработало». Здесь — как закрепить эту привычку в ежедневной работе и какие курсы продолжают тему для разных ролей.5 мин