Перейти до вмісту
Богдан Щербаков
Контакти

Навчання ШІ для розробників та ІТ-команд

Навчання ШІ для розробників та ІТ-команд: промпт- і контекст-інжиніринг, структурований вивід, перевірка коду і prompt injection, онлайн, від 1800$. Розробники впираються не в незнання, а в непередбачуваність моделі, тож розбираємо, що під капотом.

Написати мені →Забронювати дзвінок ↗

  • ~180

    інженерів BetterMe на двох заняттях

  • 3–4

    з 10 — рівень промптів у Vector на старті

  • 6

    блоків тренінгу для інженерів Vector

Коли це потрібно

Якщо впізнаєте свою команду хоч в одному пункті

  • Контекстне вікно навмання

    Моделлю користуються щодня, але що саме входить у контекстне вікно, до кінця не ясно, і промпт лишається вгадуванням.

  • Велика фіча не влазить

    На великій фічі з ендпоінтом, сервісним методом, записом у базу й кешуванням модель захлинається в одному контексті.

  • JSON ламає валідацію

    Просиш відповідь у JSON, і час від часу вона приходить без дужки чи лапки, а сервіс падає на валідації.

  • Чужа інструкція у файлі

    Модель читає зовнішні файли й сайти, і незрозуміло, як не дати їй виконати чужу інструкцію, сховану всередині.

  • Код без ознак безпеки

    Код від моделі виглядає охайно, а перевірка показує, що ознак безпеки в ньому немає, хоча він уже працює з даними клієнтів.

  • Запити чекають півроку

    Інфраструктурні команди й дизайн не встигають закривати запити, і вибір простий: чекати півроку або шукати інший шлях.

Де це вже працює

Усі клієнти →

Що розбираємо

  • Модель під капотом

    Токени, контекстне вікно й температура, і чому українська мова зʼїдає більше токенів, ніж англійська.

  • Контекст на великій задачі

    Фічу ділимо на підзадачі з власним контекстом, бо довший діалог дає гіршу відповідь, а більше вікно рятує лише частково.

  • Структурований вивід

    JSON-схема і машина станів замість прохання "поверни JSON", плюс перевірка на виході, бо модель лишається стохастичною.

  • Документація й опис змін

    Коментарі до коду й опис мердж-реквесту: що змінено, навіщо і як рецензенту це перевірити.

  • Перевірка коду

    Модель пише швидко, а робочим код стає після ревʼю, тестів і окремого проходу на безпеку й вразливості.

  • Prompt injection і судді

    Чому одна модель-перевіряч ловиться на ту саму атаку і що дають кілька різних моделей у ролі суддів.

Що команда вміє після

  • Велика фіча

    розкладена на підзадачі, кожна у власному контексті

  • Відповідь для сервісу

    за JSON-схемою і з перевіркою на виході

  • Мердж-реквест

    з описом, що змінилось і як це перевірити

Як йде програма із заміром

Міряємо на старті, посередині й наприкінці, а через 60 днів — ще раз.

Про програму

  1. Метрики і стан "до"

    Керівник називає три задачі, а ми фіксуємо, як команда робить їх зараз, до навчання.

    До старту

  2. Заняття і замір

    Вісім занять по дві години, домашні між ними і проміжний замір посередині програми.

    2–3 місяці

  3. Звіт керівнику

    Цифри до і після і 30 хвилин розбору з керівником — замір уже входить у ціну.

    Наприкінці

  4. Повтор заміру

    Міряємо ще раз, коли заняття вже закінчились: що з навичок лишилось у роботі.

    +60 днів

Формати і ціна

Одна ставка на все — 300$ за годину

Що питають перед стартом

Три найчастіші питання. Решта — на сторінці питань.

Усі питання

  • Чи є аналізатори, які сканують зовнішні файли й сайти на prompt injection?

    Одна модель-перевіряч не рятує: вона ловиться на ту саму атаку. Кілька різних моделей у ролі суддів дають кращий шанс, але гарантії не дають і вони, тому на тренінгу розбираємо, де проходить ця межа.

  • Модель захлинається на великій фічі, а без контексту вона не працює. Як бути?

    Збільшене вікно допомагає частково, бо на довгому контексті якість падає. Фічу ділимо на менші підзадачі, а те, що треба нести далі, стискаємо в коротке зведення для нового вікна.

  • Чи є сенс ганяти кожен промпт через окремого асистента, щоб переписати його в XML?

    Для промпта, який пишеться один раз і працює довго, як інструкція агента підтримки, так. Для щоденних разових запитів простіше мати асистента під конкретну модель з її гайдом із промптингу в базі знань і не ганяти через нього кожне питання.

Схожі напрямки

Близькі за задачами або за аудиторією

Усі напрямки →

Розберемо запит за 15 хвилин

Безкоштовний дзвінок, на якому розпитую про задачі й кажу, що зробив би — буває, що задача закривається без мене.

Написати мені Забронювати дзвінок