Как распознать использование LLM в работе? Проверяя большое количество дипломов и домашних заданий студентов, всё чаще сталкиваюсь с парадоксально неверными решениями. Причина – неправильное использование LLM. Что отличает сгенерированные работы от проработанных вручную? 1. Неконсистентность решений Если в задании нужно решать несколько взаимосвязанных задач, LLM часто предлагает решения, которые не складываются в логически целостную картину. Например: при проработке продуктовых метрик разными методами модель может предложить разный набор метрик для каждой из задач и итоговая картина теряет фокус и связность. 2. Неумение работать с нестандартными инструментами LLM хорошо справляется с популярными и шаблонными задачами, но не работает на задачах, требующих работы со специфичными фреймворками или подходами, про которые мало информации в открытом доступе. Например: при работе с кастомным аналитическим фреймворком модель не сможет предложить валидное решение – просто потому, что не понимает контекст и не знает специфику. Значит ли это, что LLM нельзя использовать в обучении? Конечно, нет. LLM – полезный инструмент, особенно на стадии генерации идей и набросков решений. Главное – использовать его осознанно. Как использовать LLM в решении задач? - Используйте модель как генератор вариантов, не как готовое решение - При работе с фреймворком – подавайте на вход концепции, а не просите сразу «решить». Модель может дать толчок для размышлений, но финальная проработка за человеком - Когда LLM генерирует список метрик для продукта – нужно уметь выбрать из него уместные И вот тут включается осознанность – навык, который модели пока заменить не могут.