Использование ИИ-инструментов в программировании ожидаемо оказывается сопряжено со сложностями: LLM-модели игнорируют тесты, рекомендуют фейковые пакеты и в целом требуют повышенного внимания и аудита. Чтобы у нейросетей было меньше шансов оказать разработчикам медвежью…
Одна из основных проблем использования больших языковых моделей (LLM) в бизнесе заключается в том, что LLM склонны к галлюцинациям. Как можно доверить своих клиентов чат-боту, который может слететь с катушек и в любой момент сказать что-то неуместное? Или как можно доверять…
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
Большие языковые модели (LLM) уже умеют писать код, анализировать данные и даже проектировать архитектуру. Но большинство пользователей по-прежнему работают с ними неправильно — перегружают контекст, теряют важную информацию и удивляются «галлюцинациям» модели.В статье —…