С 2024 года, когда LLM стали (плюс/минус) пригодны для генерации кода и решения рабочих задач, я начал тащить их в свои проекты. Сначала кусками: помочь с функцией, разобрать ошибку, прикинуть архитектуру, или вообще не соглашаться на проект. Очень быстро понял: если не будет в этом…
За последние пару месяцев я обучил свою команду, как встроить LLM в рабочий процесс.Не «поиграться с ChatGPT вечером». Не «задать вопрос, как сделать то-то». А именно начать использовать LLM в реальной работе: код, тексты, анализ, ревью, документация, исследование, планирование задач.Мой вывод стал неожиданностью для меня:LLM не работает за вас. Она работает с вами. Читать далее
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
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…