ННейроАссистент

Промпты для Llama

16 промптов, подобранных под то, что Llama умеет лучше всего: модели meta с открытыми весами для собственного развёртывания. Заполните переменные, скопируйте и вставьте в сервис.

Особенности промптов для Llama

  • Указывайте роль, аудиторию, формат и критерии хорошего результата — именно эти четыре блока чаще всего пропускают.
  • Просите задать уточняющие вопросы перед ответом: модель сама найдёт то, что вы забыли указать.
  • Llama хуже работает с русским, чем с английским. Для сложных задач формулируйте промпт по-английски, а результат просите на русском.

Объяснение и конспекты

Разбор сложных тем на вашем уровне, конспекты, ответы на вопросы.

Вся подрубрика →

Планирование и решения

План недели, разбор задач, помощь в выборе, приоритеты.

Вся подрубрика →

Переписка и отказы

Разбор входящих, черновики ответов, корректные отказы.

Вся подрубрика →

Как вежливо отказать

Отказ с альтернативой сохраняет отношения лучше всего: вы говорите «нет» задаче, а не человеку.

3 переменные

Разбор и улучшение

Аудит своего промпта, самокритика ответа, починка промптов для картинок.

Вся подрубрика →

Аудит и усиление промпта

Чаще всего промпт улучшают три вещи: роль, критерии качества результата и явный запрет на то, чего делать не надо.

2 переменные

Хотите собрать свой промпт с нуля? Конструктор промптов соберёт запрос по шагам. Вся библиотека — в разделе промптов.

Частые вопросы

+Как правильно составить промпт для Llama?

Указывайте роль, аудиторию, формат и критерии хорошего результата — именно эти четыре блока чаще всего пропускают. Готовые шаблоны с переменными — в подборке выше: заполняете поля, копируете и вставляете в сервис.

+Подойдут ли эти промпты для других нейросетей?

Да, промпты универсальны — различается только то, как сервис обрабатывает параметры. Специфические флаги вроде --ar понимает не каждый генератор, а в текстовых моделях разница в основном в качестве русского языка.

+Что Llama делает лучше всего?

Можно обрабатывать данные на собственном сервере Поддерживаются популярные движки локального запуска Главное ограничение: крупные выпуски требуют серверного оборудования.