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
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.Во второй части узнали, какие существуют методы решения LLM логических задач, а также посмотрели на их сильные и слабые стороны. В этой – мы обсудим, как модели иногда идут вразрез с собственной логикой и что эксперты предпринимают, чтобы это исправить. Читать далее
Как-то раз мы со студентами-переводчиками по ИТ задались вопросом:А реально ли LLM «думает»? Или она просто, подобно школьнику, подгоняет объяснения под ответ в конце учебника, не имея ни малейшего понятия, ни о том, правилен ли этот ответ или логичны ли ее рассуждения?Поиски…
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