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
По мере того, как большие языковые модели (LLM) становятся все более сложными, и разработчики наделяют их новыми возможностями, резко увеличиваются случаи возникновения угрозы безопасности. Манипулируемые LLM представляют собой не только риск нарушения этических стандартов, но и
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…
Зачем использовать бенчмарки для оценки LLM? Бенчмарки LLM помогают оценивать точность больших языковых моделей, обеспечивая стандартизированную процедуру измерения метрик выполнения различных задач. Бенчмарки содержат все структуры и данные, необходимые для оценки LLM, в том…