Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 1
Материал из MachineLearning.
Задание заключается в том, чтобы каждую неделю размещать на сайте MachineLearning.ru одну новую статью. Ожидается, что 82 студента за 7 недель произведут 574 статьи.
Требование «каждую неделю» — не жёсткое. Можно сразу написать все семь. Но всё же желательно (хотя и не обязательно), чтобы тематика вашей «еженедельной» статьи была привязана к материалу соответствующей лекции. Множно забегать вперёд по программе курса.
С чего начать
- Прочтите MachineLearning:Инструктаж, чтобы ознакомиться с правилами и вики-разметкой.
- Статья в этой вики — либо понятие из области машинного обучения, либо название метода, алгоритма или проекта, либо фамилия учёного. Прочтите MachineLearning:Правила именования статей прежде чем приступать.
- Текст статьи можно составлять вручную или генерировать в помощью любой доступной вам LLM. В обсуждении следующих сгенерированных статей показано, насколько просто это сделать (там же можно позаимствовать идеи для промптов):
- Скользящий контроль и Обсуждение:Скользящий контроль
- Дартмутский семинар и Обсуждение:Дартмутский семинар
- Риски искусственного интеллекта и Обсуждение:Риски искусственного интеллекта
- Кодекс этики ИИ и Обсуждение:Кодекс этики ИИ
- Сценарный анализ — это пример того, как создание страницы на MachineLearning.ru служит распространению знаний в большом коллективе — этой темы не было в лекциях, но она может понадобиться для выполнения Задания №2.
- Публикация:DeepMind 2026 From AGI to ASI — это пример статьи про публикацию, такие статьи оформляется чуть сложнее — сначала прочтите инструкцию! — и при неправильном оформлении могут сломать список последних публикаций на Заглавной странице.
- Публикация:Доэрти и Уилсон 2022 Душа машины — это пример статьи про книгу, которая слишком скучна, чтобы читать её целиком, но знать её основные идеи полезно.
- Сгенерированный текст необходимо проверить и ошибки исправить. Чтобы оценить его полноту, точность, логичность, необходимо разобраться в тематике сгенерированной статьи. Удобнее всего отталкиваться от материала только что прослушанной лекции.
- В обсуждение статьи вставьте ваш промпт дословно. Если пришлось делать несколько промптов, то покажите их все. Это важно для воспроизводимости и обмена опытом.
- В начало сгенерированного текста вставьте предупреждение с названием и версией использованной вами модели:
{{well|Статья написана с использованием LLM '''Название Версия''' и проверена участником ~~~~}}
Как выбрать статью для написания
- По зову сердца. Это главный критерий. Выбранная тема должна вас, как автора, вдохновлять и мотивировать. Это может быть ваш научный интерес — тогда вам будет проще и быстрее оценить, насколько хорош результат. Это может быть неизвестная для вас тема — тогда LLM поможет вам узнать что-то новое, но вам придётся тщательно перепроверить результат, возможно, расширить поиск.
- Второй главный критерий — статья должна быть востребована. Есть огромный список требуемых страниц. Можно выбирать из него. Можно ориентироваться на собственное понимание актуальности или научной новизны, либо проконсультироваться с лектором.
- Есть список коротких страниц. Вы будете смеяться, но статья Искусственный интеллект очень короткая! За (почти) 20 лет никто не взял на себя смелось написать её. Теперь у нас есть LLM, которые делают это простой задачей.
- В программе курса много ссылок на статьи, которые ещё не написаны или требуют доработки. Над ними можно начинать работать, отталкиваясь от материала лекций.
- С помощью LLM можно сгенерировать реферат на русском языке для значимой актуальной статьи или книги, популярно объяснить суть научного открытия, добавив иллюстрации из статьи и полезные ссылки. Такие рефераты оформляются в виде страницы публикации.
Как доработать уже существующую статью
- Есть категория незавершённых статей, которые давно ждут, чтобы их улучшили или переписали заново. Такую статью надо сначала внимательно прочитать, затем подумать, чем она плоха. Плохо структурирована? Ничего не понятно? Кто-то начал и забросил? Здесь такого много. Однако к имеющемуся контенту необходимо относиться бережно. Возможно, он ценный, просто неаккуратно оформлен или давно не обновлялся.
- Как правило, написать новую статью с помощью LLM — проще и быстрее, чем исправить существующую статью вручную.
- Если вы всё же решились на этот благородный поступок, напишите в обсуждении статьи, почему ваше исправление или дополнение было важно.
- Отработайте технику дополнения статей с помощью LLM. Скорее всего, вам придётся скопировать в LLM целиком всю вики-разметку существующей статьи и объяснить через промпт, что вас в ней устраивает, а что нет, и какую именно доработку вы хотите сделать.
Каких принципов придерживаться в своей работе
- «Мы называемся школой танцев, но мы не учимся — мы танцуем» (с) Михаил Щербаков, сочинитель песен.
Мы не учимся, не отрабатываем навык, не сдаём курс (это не цель, а побочный результат), а
- создаём полезный людям информационный продукт,
- оживляем старый проект, у которого всё ещё много активных пользователей,
- отрабатываем технологию автоматического наполнения информационного портала профсообщества.
Как избежать конфликтов при совместной работе
- Вики выделяет красным ссылки на ненаписанные статьи. Если статья уже есть, ссылка будет синей.
- Каждый студент фиксирует в таблице ниже статьи, которые он взял в разработку.
- Прежде чем выбрать статью, убедитесь, что её не взял кто-то другой, и что на ресурсе нет дублирующей статьи с другим, но похожим, названием.
- У одной статьи может быть много названий-синонимов. Для синонимов можно создавать статьи-перенаправления.
- Изредка одна аббревиатура означает несколько совершенно разных методов, например LDA. Будьте внимательны!
- Можете использовать свою страницу участника (или её подстраницы) в качестве песочницы, потом готовый контент переносить в основную статью, над которой работаете. У вас всегда будет запасная копия под рукой.
- Имеет смысл создать страницу участника, чтобы не только представиться, но и написать пару слов про ваши интересы в области МОИИ, сделать расширенный список статей для доработки, поделиться своим опытом промптинга для создания научных статей, и.д. (примеры страниц участников: Участник:Vokov, Участник:Strijov).
Что делает человек, если контент создаёт LLM
- Думает над тем, как сделать контент максимально полезным для других людей. Тем самым проявляет эмпатию.
- Вынашивает идею, формулирует своё целеполагание в форме промпта для LLM.
- Проверяет результат и несёт за него ответственность, подписывая каждую статью своим именем и фамилией, как автор.
- Добавляет свой контент, иллюстрации, делает контент интереснее.
- Создаёт смыслы, структуры, взаимосвязи (с помощью внутренних и внешних ссылок, категоризации).
- Повышает связность проекта, добавляя ссылки на новые статьи в старые статьи, где они уместны.
Как оценивается работа по созданию статьи
Оценка по 5-бальной шкале складывается из пяти бинарных факторов (да=1, нет=0):
- я (мотивированный читатель, лектор, проверяющий, эксперт в AI/ML) узнал что-то новое, дочитал до конца, это было не банально
- статья полезна как новичку (понятно даются определения, популярно объясняются идеи), так и профессионалу (есть полезные ссылки, приводятся актуальные научные результаты)
- связность: термины и названия оформлены как внутренние ссылки, имеется категоризация и ссылки на данную статью с других страниц
- я не увидел следов LLM, такое мог бы написать эксперт
- автор привёл промпт для LLM в обсуждении статьи
Подумайте сами, как увеличить дочитываемость у мотивированной целевой аудитории; каковы оптимальные балансы между краткостью и содержательностью, простотой и сложностью, популярностью и академичностью.
Важно. Незначительная доработка уже существующей статьи полезна для развития Ресурса, но не считается выполнением задания.
Как написать хороший промпт
- Классика. Хороший промт — это четыре элемента: роль + задача + формат + ограничители
- Передовые LLM уже всё знают и про машинное обучение, и про вики-разметку. Но они ничего не знают про цели и правила ресурса MachineLearning.ru, ваше целеполагание, вашу целевую аудиторию.
- Лайфхак: придумайте, как заложить в промт пять критериев оценки из предыдущего раздела.
- Удачный промпт может быть достаточно лаконичным, см. примеры Скользящий контроль и Дартмутский семинар.
- Проверяйте сгенерированные статьи! Особенно факты, ссылки, вики-разметку. Ошибки и глюки могут быть незаметны — текст надо вычитывать! Если что-то пошло не так или чего-то не хватает, дополните промпт, см. пример Дартмутский семинар.
- Подозрительно, если всё получилось с первого раза. Так редко бывает, скорее всего, вы невнимательно проверили результат.
- Думайте над следующим промптом. Стремитесь к тому, чтобы за 2-3 промпта контент стал идеальным.
Отчёты о выполнении Задания 1
На следующей подстранице каждый студент вписывает напротив своей фамилии список семи статей, взятых в разработку:
