Мой счет за Google API взлетел до €51 из-за контекста LLM. Эта статья раскрывает, почему "память" моделей так дорога, как работает механизм Внимания, и предлагает 5 хаков для управления контекстом. Узнайте, почему будущее за Инженерией Контекста, а не за промптами. Читать далее
Понимание естественного языка является AI полной задачей. Одним из аспектов такого понимания является понимание контекста. В данной статье я объясню, какие виды контекста выделяет наша психика, как она работает с одним из видов контекста, и как мы этот процесс воссоздаем в нашей
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
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