1-Dars: Prompt Engineering Asoslari & LLM Qanday Ishlaydi

Katta til modellari (GPT-4, Claude, Llama), tokenizatsiya, context window va samarali prompt tuzish asoslari.

—(hali baholanmagan)

0marta ko‘rilgan

Yangi kurs

Prompt Engineering Asoslari va Katta Til Modellari (LLM)

Sun'iy Intellekt va Katta Til Modellari (LLM — Large Language Models) bilan ishlashda to'g'ri ko'rsatma bera olish eng muhim ko'nikmalardan biridir.

1. LLM qanday ishlaydi?

LLM modellari inson kabi "fikrlamaydi" — ular oldingi matnga qarab keyingi eng ehtimoli yuqori tokenni (so'z yoki bo'g'in) bashorat qiladi.

Token — matnning kichik bo'lagi (o'rtacha 1 token ≈ 4 ta harf yoki 0.75 ta so'z).
Context Window — model bir vaqtda eslab qola oladigan maksimal tokenlar hajmi.
Temperature — javobning ijodkorlik darajasi (0.0 — qat'iy va faktik, 1.0 — ijodiy va erkin).

2. Yaxshi Promptning 4 ta Oltin Qoidasi

Aniq Kontekst (Context): Modelga kim ekanligi va vaziyatni tushuntiring.
Aniq Vazifa (Task): Nimani amalga oshirish kerakligini fe'llar bilan ifodalang.
Format (Output Format): Javob qanday shaklda bo'lishi kerak (JSON, jadval, qisqa xulosa).
Cheklovlar (Constraints): Nimalarni qilmaslik kerakligi (masalan: "ortiqcha kirish so'zlarsiz").


code.markdown
MARKDOWN
01// Noto'g'ri prompt:
02Menga JavaScript bo'yicha maslahat ber.
03 
04// To'g'ri va professional prompt:
05Sen 10 yillik tajribaga ega Senior JavaScript arxitektorisan.
06Vazifang: Junior dasturchiga 'async/await' va 'Promise' o'rtasidagi farqni tushuntirib ber.
07Format:
081. Qisqa ta'rif (2 jumlada).
092. Xatolikka misol va to'g'ri yechim (kod bloki).
103. 3 ta amaliy qoida.
11Qo'shimcha suhbat va ortiqcha xushmuomalalik so'zlarisiz faqat javobni qaytar.

Fikr va baholash

Ushbu darslik sizga yoqdimi?

Dars sifati va mazmunini yaxshilash uchun o‘z haqqoniy bahoingizni qoldiring.

Baholash uchun kiring

Tegishli Manbalar va Amaliyot

Mavzuni to‘liq o‘zlashtirish uchun test sinovi, amaliy kodlash va bog‘liq darslar

Shu mavzuni sinab ko‘ring

Prompt Engineering & AI Test Sinovi

O‘z bilimingizni interaktiv test savollari orqali tekshiring va darhol xatolarni tahlil qiling.

Testni boshlash

Amaliyot qiling

Prompt Engineering & AI Amaliy Masalalari

Nazariyani real kod yozish bilan mustahkamlang, avtomatik testlardan o‘ting va XP to‘plang.

Masalalarni ko‘rish

Boshqa Prompt Engineering & AI darslari

Kurs bo‘yicha keyingi va bog‘liq mavzular:

Prompt Engineering Asoslari va Katta Til Modellari (LLM)

Sun'iy Intellekt va Katta Til Modellari (LLM — Large Language Models) bilan ishlashda to'g'ri ko'rsatma bera olish eng muhim ko'nikmalardan biridir.

1. LLM qanday ishlaydi?

LLM modellari inson kabi "fikrlamaydi" — ular oldingi matnga qarab keyingi eng ehtimoli yuqori tokenni (so'z yoki bo'g'in) bashorat qiladi.

Token — matnning kichik bo'lagi (o'rtacha 1 token ≈ 4 ta harf yoki 0.75 ta so'z).

Context Window — model bir vaqtda eslab qola oladigan maksimal tokenlar hajmi.

Temperature — javobning ijodkorlik darajasi (0.0 — qat'iy va faktik, 1.0 — ijodiy va erkin).

2. Yaxshi Promptning 4 ta Oltin Qoidasi

Aniq Kontekst (Context): Modelga kim ekanligi va vaziyatni tushuntiring.

Aniq Vazifa (Task): Nimani amalga oshirish kerakligini fe'llar bilan ifodalang.

Format (Output Format): Javob qanday shaklda bo'lishi kerak (JSON, jadval, qisqa xulosa).

Cheklovlar (Constraints): Nimalarni qilmaslik kerakligi (masalan: "ortiqcha kirish so'zlarsiz").

code.markdown

MARKDOWN

// Noto'g'ri prompt:

Menga JavaScript bo'yicha maslahat ber.

// To'g'ri va professional prompt:

Sen 10 yillik tajribaga ega Senior JavaScript arxitektorisan.

Vazifang: Junior dasturchiga 'async/await' va 'Promise' o'rtasidagi farqni tushuntirib ber.

Format:

1. Qisqa ta'rif (2 jumlada).

2. Xatolikka misol va to'g'ri yechim (kod bloki).

3. 3 ta amaliy qoida.

Qo'shimcha suhbat va ortiqcha xushmuomalalik so'zlarisiz faqat javobni qaytar.