Скорее всего, вы поняли заголовок правильно, хотя в нём есть стилистическая ошибка — двусмысленность (кто-то учит LLM, или они учат кого-то?). Человеческое понимание языка остается ориентиром и пока недостижимой целью для языковых моделей. При всей небезошибочности первого и…
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
Оглавление 20 Приложение C: Синтаксис селектора разметки Селекторы разметки Thymeleaf напрямую заимствованы из библиотеки парсера Thymeleaf: AttoParser. Синтаксис для этих селекторов имеет большое сходство с синтаксисом селекторов в XPath, CSS и jQuery, что делает их удобными для большинства пользователей. Вы можете взглянуть на полную ссылку на синтаксис в документации AttoParser. Читать дальше →
Когда мы говорим о бенчмаркинге LLM в какой-то предметной области, то имеем в виду две разные концепции: бенчмарки моделей LLM и бенчмарки систем LLM. Бенчмаркинг моделей LLM заключается в сравнении базовых моделей общего назначения (например, GPT, Mistral, Llama, Gemini, Claude и так далее). Нам не…