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
Источник В начале 2020 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал черновик второй редакции документа, в котором рассматриваются основные логические компоненты архитектуры с нулевым доверием (Zero Trust Architecture, ZTA). Нулевое доверие (Zero Trust) относится к…
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.Во второй части узнали, какие существуют методы решения LLM логических задач, а также посмотрели на их сильные и слабые стороны. В этой – мы обсудим, как модели иногда идут вразрез с собственной логикой и что эксперты предпринимают, чтобы это исправить. Читать далее
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…