LLM-агенты — отстой. Я провёл последнюю неделю, разрабатывая LLM-агента с возможностью веб-краулинга, используя популярный Python-фреймворк, чтобы собирать информацию о потенциальных лидах из интернета. Результат оказался полным разочарованием.Агент оказался медленным,…
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
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
???? ОписаниеРассматриваем подход Schema Guided Reasoning (SGR) — метод структурированного промптинга, который направляет рассуждения LLM через типизированные схемы и явные рабочие процессы. Также разбираем расширение для пространственного рассуждения — SG² (Schema-Guided Scene-Graph Reasoning),…