Вокруг LLM очень много мистификации. Мол, только особенные люди после специального образования, где их учили мудрые наставники, могут освоить таинство работы с LLM. Я уверен, что это не так. У меня была мечта написать небольшой гайд, с помощью которого любой сильный духом сможет…
95% корпоративных пилотов по внедрению LLM проваливаются. При этом фрилансеры и инди-специалисты показывают кратный рост эффективности с теми же инструментами. Проблема не в технологии — проблема в том, что старые методы внедрения инноваций здесь не работают. Компания не может внедрить LLM сверху, а сотрудники не хотят внедрять снизу. Почему так и что с этим делать? Ну-ка, ну-ка...
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