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 комментариях к статьям всё чаще всплывает спор: использование LLM — это обман или нормальный инструмент автора?Кстати, многие из этих авторов начинали писать ещё до появления нейросетей, мессенджеров и соцсетей. Они учились разбираться в теме, писать, редактировать, попадать в тон. Серьёзно ли считать, что использование LLM автоматически означает, будто автор перестал разбираться в теме? Нужна нам LLM или нет
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.В этой – мы обсудим методы, с помощью которых LLM решают логические задачи, включая внешние решатели, подсказки и обучение на логических примерах, а также их сильные и слабые стороны. Читать о ризонинговых LLM
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…