Описаны ключевых методологии создания Reasoning LLM: масштабирование во время инференса, чистое обучение с подкреплением, комбинация SFT + RL и дистилляция.Это практическое руководство поможет выбрать оптимальную стратегию разработки, опираясь на имеющиеся ресурсы. Читать далее
Ранее на моем YouTube-канале уже были видео о моделях рассуждений — OpenAI o1/o3, DeepSeek R1. Эти модели обучены с помощью стратегии reinforcement learning находить решения для задач, требующих логических рассуждений. Способность строить цепочки рассуждений, ведущих к решению поставленной задачи,…
Поговорим о том, почему LLMs говорят неправду и как это исправить Перевод статьи Сергея Саввова.Large Language Models (LLMs) на данный момент могут генерировать быстрые ответы на различные запросы пользователя. Однако их склонность подтасовке фактов (или галлюцинациям) порой подрывают доверие. Читать далее
Reasoning-LLM — это большие языковые модели, нацеленные на логическое рассуждение при решении сложных задач. В отличие от обычных LLM, которые часто выдавали ответы сразу, такие модели способны «думать» пошагово — как человек, анализируя задачу и выстраивая цепочку вывода. Появление…