Aноним
- #1
[TutorPlace] Основы работы с LLM (Шамиль Камалиев)
- Ссылка на картинку
От «ну и ладно» до «именно то, что нужно» — как изменится ваша работа с LLM после 21 занятия
Вы садитесь за компьютер с чётким запросом. Полны энтузиазма. Печатаете. Отправляете. И получаете... текст, который будто написал стажёр на третий день работы — вежливый, обтекаемый и совершенно ни о чём. Пробуете переформулировать. Снова. И снова. Сорок минут спустя вы смотрите в экран с выражением человека, которому пообещали Ferrari, а подали велосипед.
Знакомо? Добро пожаловать в клуб. Здесь много народу.
Спойлер: модель не виновата
LLM — это не поисковик, не калькулятор и не телепат. Это система с очень конкретной внутренней логикой: токены, контекстное окно, системные инструкции, параметры генерации — реальные рычаги управления, которые большинство людей просто... не трогают. Потому что никто не объяснил, что они существуют.
Представьте, что вы сели за профессиональный микшерный пульт и крутите только одну ручку — громкость. Звук есть, но назвать это музыкой сложно.
Когда понимаешь, как модель «видит» ваш запрос — вы перестаёте угадывать и начинаете проектировать результат. Это другое ощущение. Совсем другое.
21 занятие, которые меняют подход
Именно об этом — курс «Основы работы с LLM» от Шамиля Камалиева. Не обзор инструментов и не экскурсия по интерфейсу. Глубокое, практичное погружение в то, как эти модели устроены — и как заставить их работать на вашу конкретную задачу.
За 21 занятие вы разберёте:
-
Токены и контекстное окно — почему модель «забывает» середину разговора и как этим управлять в длинных диалогах
- Системные инструкции — как один раз задать модели роль, стиль и логику поведения, чтобы она работала предсказуемо, а не как настроится
- Структурированные ответы — как получать не «простыни текста», а чёткие форматы: таблицы, сценарии, JSON, списки — то, что сразу идёт в дело
- Управление точностью — параметры, которые определяют, будет ли модель «творческой» или строгой. Да, это регулируется
- Архитектура промптов под задачи — маркетинг, аналитика, поддержка, контент: у каждой задачи своя логика запроса
- Типичные ошибки — те самые, из-за которых модель галлюцинирует, уходит в сторону или выдаёт текст, который стыдно показать коллегам
После каждого занятия — конкретный инструмент или шаблон. Не «подумайте об этом», а «вот это берите и применяйте сегодня».
Кто такой Шамиль — и почему это важно
Шамиль Камалиев — практик. Не в смысле «я сделал один проект и теперь преподаю», а в смысле **он делает это постоянно**: внедряет AI в реальные компании, проектирует AI-ассистентов, строит контент-системы, автоматизирует процессы в маркетинге, продажах, поддержке и операционке.
Когда он объясняет контекстное окно — он объясняет через задачу, которую решал на прошлой неделе. Никакой академической воды, никаких слайдов из 2022 года. Только живой опыт, упакованный в понятную структуру.
Обучаться у человека, который сам в теме — это как учиться готовить у шеф-повара, а не по инструкции на упаковке. Разница чувствуется с первого занятия.
Для кого этот курс
Для тех, кто *уже работает с LLM — или собирается — и хочет делать это осознанно. Маркетологи, продюсеры, аналитики, предприниматели, руководители — все, кому важно, чтобы AI выдавал результат, а не имитировал бурную деятельность.
Если вы пока «просто пробуете ChatGPT иногда» — курс даст фундамент, после которого «иногда» превратится в «каждый день с удовольствием».
Этот курс не обещает, что AI будет делать всё за вас. Он обещает, что **вы начнёте понимать, что происходит** — и получите инструменты, чтобы управлять этим процессом уверенно.
21 занятие — это 3–4 недели осознанной практики. Достаточно, чтобы полностью перестроить подход. Недостаточно, чтобы успеть заскучать.
Шамиль уже прошёл этот путь в десятках компаний. Теперь он упаковал его в курс — чтобы вы не изобретали велосипед, а сразу сели за руль.
Программа:
21 урок 3 недели
1 неделя
Урок 1. Что такое LLM и почему это революция.
Урок 2. Токены и контекстное окно.
Урок 3. Обучение LLM датасеты, fine‑tuning и инструкции.
Урок 4. Ограничения LLM галлюцинации, выдумки и ложная уверенность.
Урок 5. Сила системных инструкций.
Урок 6. Модели, режимы и параметры что реально влияет на качество.
Урок 7. Как LLM принимает решения цепочки рассуждений (CoT) и «пошаговое мышление».
2 неделя
Урок 8. Правильная постановка задачи.
Урок 9. Форматы входа и выхода почему формат = качество результата.
Урок 10. Улучшение ответов Iterative Prompting.
Урок 11. Как работать с большими текстами.
Урок 12. Сравнение, анализ и классификация.
Урок 13. Управление стилем и тоном.
Урок 14. Дебаг что делать, если модель «тупит».
3 неделя
Урок 15. Решение творческих задач с LLM.
Урок 16. Аналитические задачи.
Урок 17. Работа через роли.
Урок 18. Инструменты и интеграции.
Урок 19. Мини-проект создание собственного ассистента.
Урок 20. Как не злоупотреблять LLM.
Урок 21. Карта навыков работы с LLM.
Вы садитесь за компьютер с чётким запросом. Полны энтузиазма. Печатаете. Отправляете. И получаете... текст, который будто написал стажёр на третий день работы — вежливый, обтекаемый и совершенно ни о чём. Пробуете переформулировать. Снова. И снова. Сорок минут спустя вы смотрите в экран с выражением человека, которому пообещали Ferrari, а подали велосипед.
Знакомо? Добро пожаловать в клуб. Здесь много народу.
Спойлер: модель не виновата
LLM — это не поисковик, не калькулятор и не телепат. Это система с очень конкретной внутренней логикой: токены, контекстное окно, системные инструкции, параметры генерации — реальные рычаги управления, которые большинство людей просто... не трогают. Потому что никто не объяснил, что они существуют.
Представьте, что вы сели за профессиональный микшерный пульт и крутите только одну ручку — громкость. Звук есть, но назвать это музыкой сложно.
Когда понимаешь, как модель «видит» ваш запрос — вы перестаёте угадывать и начинаете проектировать результат. Это другое ощущение. Совсем другое.
21 занятие, которые меняют подход
Именно об этом — курс «Основы работы с LLM» от Шамиля Камалиева. Не обзор инструментов и не экскурсия по интерфейсу. Глубокое, практичное погружение в то, как эти модели устроены — и как заставить их работать на вашу конкретную задачу.
За 21 занятие вы разберёте:
-
Токены и контекстное окно — почему модель «забывает» середину разговора и как этим управлять в длинных диалогах-
Системные инструкции — как один раз задать модели роль, стиль и логику поведения, чтобы она работала предсказуемо, а не как настроится-
Структурированные ответы — как получать не «простыни текста», а чёткие форматы: таблицы, сценарии, JSON, списки — то, что сразу идёт в дело-
Управление точностью — параметры, которые определяют, будет ли модель «творческой» или строгой. Да, это регулируется-
Архитектура промптов под задачи — маркетинг, аналитика, поддержка, контент: у каждой задачи своя логика запроса-
Типичные ошибки — те самые, из-за которых модель галлюцинирует, уходит в сторону или выдаёт текст, который стыдно показать коллегамПосле каждого занятия — конкретный инструмент или шаблон. Не «подумайте об этом», а «вот это берите и применяйте сегодня».
Кто такой Шамиль — и почему это важно
Шамиль Камалиев — практик. Не в смысле «я сделал один проект и теперь преподаю», а в смысле **он делает это постоянно**: внедряет AI в реальные компании, проектирует AI-ассистентов, строит контент-системы, автоматизирует процессы в маркетинге, продажах, поддержке и операционке.
Когда он объясняет контекстное окно — он объясняет через задачу, которую решал на прошлой неделе. Никакой академической воды, никаких слайдов из 2022 года. Только живой опыт, упакованный в понятную структуру.
Обучаться у человека, который сам в теме — это как учиться готовить у шеф-повара, а не по инструкции на упаковке. Разница чувствуется с первого занятия.
Для кого этот курс
Для тех, кто *уже работает с LLM — или собирается — и хочет делать это осознанно. Маркетологи, продюсеры, аналитики, предприниматели, руководители — все, кому важно, чтобы AI выдавал результат, а не имитировал бурную деятельность.
Если вы пока «просто пробуете ChatGPT иногда» — курс даст фундамент, после которого «иногда» превратится в «каждый день с удовольствием».
Этот курс не обещает, что AI будет делать всё за вас. Он обещает, что **вы начнёте понимать, что происходит** — и получите инструменты, чтобы управлять этим процессом уверенно.
21 занятие — это 3–4 недели осознанной практики. Достаточно, чтобы полностью перестроить подход. Недостаточно, чтобы успеть заскучать.
Шамиль уже прошёл этот путь в десятках компаний. Теперь он упаковал его в курс — чтобы вы не изобретали велосипед, а сразу сели за руль.
Программа:
21 урок 3 недели
1 неделя
Урок 1. Что такое LLM и почему это революция.
Урок 2. Токены и контекстное окно.
Урок 3. Обучение LLM датасеты, fine‑tuning и инструкции.
Урок 4. Ограничения LLM галлюцинации, выдумки и ложная уверенность.
Урок 5. Сила системных инструкций.
Урок 6. Модели, режимы и параметры что реально влияет на качество.
Урок 7. Как LLM принимает решения цепочки рассуждений (CoT) и «пошаговое мышление».
2 неделя
Урок 8. Правильная постановка задачи.
Урок 9. Форматы входа и выхода почему формат = качество результата.
Урок 10. Улучшение ответов Iterative Prompting.
Урок 11. Как работать с большими текстами.
Урок 12. Сравнение, анализ и классификация.
Урок 13. Управление стилем и тоном.
Урок 14. Дебаг что делать, если модель «тупит».
3 неделя
Урок 15. Решение творческих задач с LLM.
Урок 16. Аналитические задачи.
Урок 17. Работа через роли.
Урок 18. Инструменты и интеграции.
Урок 19. Мини-проект создание собственного ассистента.
Урок 20. Как не злоупотреблять LLM.
Урок 21. Карта навыков работы с LLM.
Показать больше
Последнее редактирование: