- Hello AI
- Posts
- đ Gemini 3.1 Pro eÌs zenegeneraÌlaÌs
đ Gemini 3.1 Pro eÌs zenegeneraÌlaÌs
A custom instructions az a beaÌlliÌtaÌs, amit mindenki kihagyott. Mutatom, hogyan csinaÌld
Szia, itt GergĆ! đ
A Google kĂ©t dolgot mutatott be az elmĂșt idĆben. Az egyik komoly lĂ©pĂ©s az AI-kĂ©pessĂ©gek terĂ©n. A mĂĄsik egy szĂłrakoztatĂł dolog.
đ° Ma a Hello AI-ban:
đ Gemini 3.1 Pro - â±ïž 1,5 perc
đ EgyĂ©ni instrukciĂłk - â±ïž 2 perc
đ Zene Geminivel - â±ïž 1 perc
đ Browse AI - â±ïž 45 mp
đ Hogyan tanul az LLM - â±ïž 40 mp
â±ïž Teljes olvasĂĄsi idĆ: ~5 perc
â° AktuĂĄlis lehetĆsĂ©gek
đ LinkedIn x AI kurzus elĆrendelĂ©se
đ ĂpĂts LinkedIn tartalomgyĂĄrtĂł rendszert AI-jal
Rendeld elĆ februĂĄr 27-ig, Ă©s azonnal megkapod a LinkedIn Prompt Pack-et, amivel mĂĄr ma elkezdheted a profi munkĂĄt!
Az oktató anyag érkezése: februår 27. Részletek
đ„ n8n Alapok Workshop - februĂĄr. 27. (Max. 15 fĆ)
đ ĂpĂtsd meg az elsĆ sajĂĄt AI ĂŒgynöködet, ami helyetted dolgozik. RĂ©szletek
⥠Gemini 3.1 Pro: a Google most vezet a reasoning versenyben
A Google kiadta a Gemini 3.1 Pro-t. Az ARC-AGI-2 teszten â ami az AI absztrakt gondolkodĂĄsĂĄt mĂ©ri, nem a memorizĂĄlĂĄst â több mint kĂ©tszer jobban teljesĂt, mint az elĆdje. Ez az a tĂpusĂș benchmark, ahol eddig az OpenAI Ă©s Anthropic modellei vezettek.
đ€ KiprĂłbĂĄltad? Ărd meg, mit tapasztaltĂĄl.
đ» Custom instructions: az a beĂĄllĂtĂĄs, amit muszĂĄj megcsinĂĄlnod
Minden chaten Ășjra elmagyarĂĄzod az AI-nak, hogy ki vagy, mit csinĂĄlsz, hogyan szeretsz kommunikĂĄlni? Ez megoldhatĂł. Egyszer.
A ChatGPT, Claude Ă©s Gemini mindegyike kĂnĂĄl fiĂłkszintƱ beĂĄllĂtĂĄst, amivel megmondhatod az AI-nak az alapokat â Ă©s azok minden Ășj chatben Ă©rvĂ©nyesek lesznek, automatikusan.
MiĂ©rt szĂĄmĂt ez?
KĂ©pzeld el, hogy minden reggel Ășjra kellene bemutatkozni a kollĂ©gĂĄidnak. Neve, munkakör, hogyan dolgozol, mit szeretsz. Ez az, amit most csinĂĄlsz az AI-jal â ha nincs custom instructions.
A beĂĄllĂtĂĄs hatĂĄsa konkrĂ©t: kevesebb korrekciĂł, relevĂĄnsabb elsĆ vĂĄlaszok, Ă©s nem kell minden promptba beleĂrni a kontextust.
Hogyan ĂĄllĂtsd be â mindhĂĄrom helyen
Claude: Setting - General - "What preferences should Claude consider in responses?"
ChatGPT: BeĂĄllĂtĂĄsok - SzemĂ©lyre szabĂĄs - EgyĂ©ni instrukciĂłk
Gemini: BeĂĄllĂtĂĄsok - "UtasĂtĂĄsok a Gemininek".
Amit Ă©rdemes beleĂrni: milyen nyelven vĂĄlaszoljon, milyen stĂlusban, mi a munkĂĄd, mi a kontextus. KerĂŒld a tiltĂĄsokat ("ne csinĂĄlj X-et") â a pozitĂv formĂĄk jobban ragadnak. Pl. "VĂĄlaszolj mindig magyarul. FeltĂ©telezd, hogy hĂrlevelet Ărok, Ă©s az olvasĂłim nem technikai emberek. Adj mindig egy konkrĂ©t pĂ©ldĂĄt."
Mire figyelj
A custom instructions nem tĂ©ged helyettesĂtenek. Nem Ăr helyetted promptot, nem varĂĄzsolja el a rossz kĂ©rdĂ©seket. Az alapbeĂĄllĂtĂĄs az, hogy az AI tudja, kivel beszĂ©l Ă©s mi az ĂĄltalĂĄnos kontextus. A specifikus feladathoz tovĂĄbbra is konkrĂ©t promptra van szĂŒksĂ©g.
Ha valami nem mƱködik â pl. Claude figyelmen kĂvĂŒl hagyja a beĂĄllĂtĂĄst â adj specifikusabb utasĂtĂĄst a promptban. A custom instructions priorizĂĄlt, de a promptban felĂŒlĂrhatĂł.
Egy konkrét sablon, amit bemåsolhatsz Claude-ba:
VĂĄlaszolj mindig magyarul. FeltĂ©telezd, hogy [foglalkozĂĄs/kontextus] vagyok. Adj konkrĂ©t pĂ©ldĂĄt minden magyarĂĄzathoz. Ha nem tudsz valamit ellenĆrizni, mondd ki. KerĂŒld a felesleges bevezetĆ mondatokat, rögtön a lĂ©nyeggel kezdj.
Ăt perc, egyszer. UtĂĄna minden chat jobban indul.
đŒ Zene promptbĂłl, percek alatt
Google mĂĄsik ĂșjĂtĂĄsa a zenegenerĂĄlĂĄs. BeĂrsz egy mondatot a Gemini appba â pl. "Vicces R&B szĂĄm egy zoknirĂłl, ami megtalĂĄlja a pĂĄrjĂĄt" â Ă©s kapsz egy zeneszĂĄmot dalszöveggel, Ă©nekkel, borĂtĂłval.
Nem mestermƱ, de megosztható, és ma kipróbålható.
đ Browse AI: weboldalbĂłl adatforrĂĄs, kĂłd nĂ©lkĂŒl
A Browse AI bĂĄrmely weboldalt adatpipeline-nĂĄ alakĂt kĂłdĂrĂĄs nĂ©lkĂŒl. BeĂĄllĂtasz egy robotot, megmutatsz neki egy oldalt, Ć megĂ©rti az adatstruktĂșrĂĄt, Ă©s rendszeresen kiszedi, amit kĂ©rsz â ĂĄrakat, ĂĄllĂĄsajĂĄnlatokat, konkurencia-adatokat.
đ PrĂłbĂĄld ki itt: browse.ai
đ Hogyan tanul egy LLM?
Az LLM-ek tréningje hårom fåzisból åll.
Pre-training: A modell trilliĂł tokenbĆl megtanulja a nyelv szerkezetĂ©t â weboldalakbĂłl, könyvekbĆl, kĂłdbĂłl. Minden lĂ©pĂ©sben megjĂłsolja a következĆ szĂłt, Ă©s korrigĂĄl. Ez a legtöbb GPU-t Ă©s pĂ©nzt igĂ©nylĆ rĂ©sz.
Fine-tuning: Az ĂĄltalĂĄnos modellt specifikus feladatokra hangoljĂĄk. SFT (supervised fine-tuning) input-output pĂĄrokat tanĂt, az instruction tuning termĂ©szetes nyelvƱ utasĂtĂĄsokat. LoRA technikĂĄval ez kis memĂłriĂĄval is elvĂ©gezhetĆ â ezĂ©rt tudsz sajĂĄt modellt fine-tunelni laptoprĂłl.
Post-training / RLHF: Emberi visszajelzĂ©ssel igazĂtjĂĄk az emberi preferenciĂĄkhoz. Ez csökkenti a hallucinĂĄciĂłkat, Ă©s ezĂ©rt vĂĄlaszol az AI inkĂĄbb segĂtĆkĂ©szen, mint csak "technikailag helyesen".
đŹ Mi a vĂ©lemĂ©nyed az Ășj Gemini modellrĆl?
đš Csak vĂĄlaszolj erre az emailre.
Legyen tovåbbi szép napod!
GergĆ | Hello AI
Reply