В данной статье представлен метод rStar-Math, демонстрирующий способность малых языковых моделей (SLM) достигать конкурентоспособных результатов, сопоставимых и даже превосходящих показатели модели OpenAI o1 в задачах математического рассуждения, без использования дистилляции знаний
Зохар Д. Квантовый лидер: Революция в мышлении и практике бизнеса в наличии Цена: 443.00 ₽ КУПИТЬ
Сдерживает ли токенизация потенциал больших языковых моделей? Несмотря на свою популярность, этот подход имеет ряд ограничений, которые становятся всё более заметными с развитием LLM. В статье мы разберём, почему токенизация является костылём, какие проблемы она создаёт и какие альтернативные методы предлагают исследователи для их решения. От байтовых моделей до работы с концептами — как пытаются улучшить ситуацию и что это может означать для будущего языковых моделей. Читать далее
Разбор последней четвёртой задачи: public double octaPow(double a) { return Math.pow(a, 8); } public double octaPow(double a) { return a * a * a * a * a * a * a * a; } public double octaPow(double a) { return Math.pow(Math.pow(Math.pow(a, 2), 2), 2); } public double octaPow(double a) { a *= a; a *= a; return a * a; } Условие (упрощённо): Определить, какие методы быстрые, а какие — медленные (JRE 1.8.0_161). Под…