# Модели, контекст и неверные ответы

Taiga Learning · Рабочий лист
https://taiga.training/ru/lessons/models-context/

Используйте вымышленную или разрешённую информацию. Не записывайте секреты в этот рабочий лист.

## Цели обучения
- Отличать возможности модели от доступа к актуальным фактам.
- Распознавать случаи, когда неучтённое ограничение меняет правдоподобный ответ.
- Запрашивать подтверждения, которые можно проверить.

## Упражнение
Выберите небольшую функцию, которую вы понимаете. Используйте код без конфиденциальной информации.
1. Попросите одобренный инструмент ИИ объяснить функцию.
2. Добавьте вызывающий код и один неуспешный тест.
3. Попросите инструмент пересмотреть объяснение.
4. Запишите, какое утверждение изменилось и какие данные привели к изменению.
5. Запишите оставшуюся неопределённость.

## Ваш ответ
- Сценарий и объём:
- Предположения и открытые вопросы:
- Предлагаемый ответ или решение с обоснованием:

## Проверьте свой ответ
| Утверждение или критерий | Подтверждение или тест | Результат или пробел | Ответственный |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Следующее действие
- Действие, ответственный и дата:
- Когда вы пересмотрите этот ответ?

## Принцип, который нужно сохранить
Для полезного результата нужны и возможности модели, и верная информация о задаче. Ясное объяснение не доказывает, что модель проверила свои предположения.

## Источники
- [NIST: Generative AI Profile, AI 600-1](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)

Этот рабочий лист помогает обучению. Его заполнение само по себе не разрешает изменение production.