5 советов, как начать использовать большие языковые модели (LLM) в своем коде уже сегодня.

Большие языковые модели (LLM) перестали быть просто академическим увлечением. Они становятся мощным инструментом, доступным для разработчиков всех уровней. Если вы хотите начать использовать LLM в своем коде уже сегодня, вот 5 практических советов, которые помогут вам сделать первые шаги.

1. Начните с готовых API

Вместо того, чтобы пытаться обучать свою собственную LLM (что требует огромных ресурсов), воспользуйтесь готовыми API, предоставляемыми крупными компаниями. OpenAI, Google AI Platform, Cohere и другие предлагают мощные модели, доступные через простые HTTP-запросы. Для начала используйте Python, поскольку многие библиотеки специально разработаны для работы с этими API.

# Пример использования OpenAI API на Python
import openai

openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

completion = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="Напиши короткую историю о коте.",
  max_tokens=100
)

print(completion.choices[0].text)

2. Создайте простые “промты” (Prompts)

LLM работают на основе “промтов” – текстовых инструкций, которые вы им даете. Чем лучше сформулирован ваш промт, тем лучше будет результат. Начните с простых задач и экспериментируйте с разными формулировками. Попробуйте добавлять в промт примеры желаемого ответа (few-shot learning).

Например, вместо простого “Напиши письмо”, попробуйте “Напиши формальное письмо с просьбой о предоставлении информации. Начни с вежливого приветствия и заверши предложением связаться по телефону.”

3. Используйте LLM для генерации документации

LLM могут быть отличным помощником в создании документации для вашего кода. Подайте им описание функции или класса, и попросите сгенерировать docstring или комментарий.

# Пример: Сгенерировать docstring для Python функции
import openai

openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

def generate_docstring(function_code):
  prompt = f"Напиши docstring для следующей функции Python:\n{function_code}"
  completion = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=150
  )
  return completion.choices[0].text

#Пример функции
function_code = """
def calculate_sum(a, b):
  \"\"\"
  #Вставьте docstring, сгенерированный LLM
  \"\"\"
  return a + b
"""
docstring = generate_docstring(function_code)
print(docstring)

4. Автоматизируйте задачи тестирования

LLM могут помочь в создании тестовых сценариев. Предоставьте им описание функциональности, и попросите сгенерировать набор тестов. Это может значительно ускорить процесс разработки и улучшить качество вашего кода.

5. Экспериментируйте с “Chain-of-Thought” Prompting

Для сложных задач попробуйте “Chain-of-Thought” prompting. Это означает, что вы просите LLM не просто дать ответ, а объяснить ход своих мыслей. Это помогает модели лучше понять задачу и улучшить качество решения. Например, вместо “Реши математическую задачу: 2 + 1 * 4”, попробуйте “Реши математическую задачу: 2 + 1 * 4. Объясни каждый шаг решения.”

Начните с малого, экспериментируйте, и вы увидите, как LLM могут значительно повысить вашу производительность и открыть новые возможности в разработке.