Якщо задачка стає складнішою або ви просите модель “порахуй/зроби/оброби одразу”, вона буде збоїти, давати неправильні результати, пропускати щось.

💩 У таких випадках краще попросити її написати код (наприклад, на Python) і виконати розрахунок через інтерпретатор — тоді відповідь буде точною, бо обчислення зробить вже не нейронка, а спеціалізована програма 🖥. Те саме стосується підрахунку символів чи аналізу тексту: LLM не “бачать” літери, вони працюють із токенами (тобто частинками слів), тому можуть робити прості помилки там, де людина впорається легко 🧐. Наприклад, якщо запитати: “скільки літер ‘r’ у слові strawberry?” — ще донедавна більшість моделей давали неправильну відповідь. Тільки нещодавно їх навчили не плутати такі задачі (додаванням спеціальних прикладів у навчальні дані або навчанням їх використовувати інструменти для підрахунку — наприклад, писати код для точного ліку символів)🛠.

👆 Тому використовуйте інструменти (code interpreter, web search, спеціальні плагіни) і обов’язково вивчайте, у яких випадках вони найкраще підходять. Наприклад: - Code interpreter — коли треба виконати точні розрахунки, перевірити формули, підрахувати кількість символів чи обробити таблиці. - Web search — для отримання актуальної інформації, пошуку фактів або уточнення даних, яких може не бути у моделі. - Плагіни — якщо є потреба інтегрувати модель із зовнішніми сервісами (наприклад, для автоматизації певних дій чи обробки нестандартних форматів даних). Так ви завжди отримаєте більш точний і надійний результат та зможете довіряти відповіді моделі.

🚀 #AIforBA