Современные LLM учатся предсказывать следующее слово. Я предлагаю дополнить эту цель: учить модель сохранять стабильность смысловых связей (когерентность). Это может уменьшить зависимость от объёма данных и ускорить появление способностей к рассуждению. Статья описывает гипотезу, метрики для проверки и возможные способы реализации. 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
В этой статье я рассмотрю пример в котором будут использоваться LLM для выполнения задач модерации в Telegram.И в отличии от классического ML, LLM не нужно переобучать, достаточно просто изменить промпт. Это делает LLM идеальным инструментом для интеллектуальной модерации. 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…