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
Привет! Меня зовут Мира и я работаю DQE (Data Quality Engineer) в крупной международной компании.В этой статье я расскажу, как у нас получилось автоматизировать работу аналитиков DQ и разработать продукт, который генерирует тесты автоматически на любой source.Всё началось с того, что в компании зародилась новая команда, целью которой было построить качественное хранилище данных. Хранилище, которому можно доверять «без угрызения совести». И, конечно же, без DQ здесь не обойтись. Читать далее
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и я давно хотел погрузиться во вселенную Warhammer40K. Для погружение во вселенную я решил обучить LLM на лоре Warhammer40K. И чтобы было интереснее, код этой LLM я решил написать сам, на голом pytorch (ну почти).Данная статья - первая в цикле статей по созданию и обучению GPT-like LLM с нуля. В них я постараюсь рассказать, как работают Decoder-only модели, как обучить небольшую LLM, сколько это заняло у меня времени. Читать далее
Серия: redb ecosystem (анонс, разбор позже)В 3.1.0 у redb.Route вышло два новых транспорта: redb.Route.Llm (24-й) и redb.Route.Exec (25-й). LLM теперь — обычный endpoint наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP: вызов модели — это шаг .To("llm://claude"), инструмент агента — это маршрут с .AsLlmTool("shell"), периодический агент…