Современные большие языковые модели достигли впечатляющих результатов в генерации текста, однако они до сих пор остаются жуткой стохастикой. На мой взгляд проблема текущего ИИ заключается не в синтетических обучающих данных или архитектурных ограничениях, а в отсутствии…
Системы дополненной генерации (RAG) были разработаны для улучшения качества ответа крупной языковой модели (LLM). Когда пользователь отправляет запрос, система RAG извлекает релевантную информацию из векторной базы данных и передает ее в LLM в качестве контекста. Затем LLM использует этот контекст для генерации ответа для пользователя. Этот процесс значительно улучшает качество ответов LLM с меньшим количеством «галлюцинаций». Читать далее
Книга «Много вопросов, много ответов» даст юным читателям ответы на множество интересных вопросов. Зачем птицам крылья? Зачем мы зеваем? Зачем нам чувство голода? Зачем верблюду горб? Каждая страница книги – это новый вопрос, ответ на который обязательно удивит и позволит узнать много нового. Для среднего школьного возраста. Малов Владимир Игоревич Много вопросов, много ответов author … Continue reading Малов Владимир Игоревич Много вопросов, много ответов
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