«У меня такое чувство, что решений для оценки LLM больше, чем проблем, связанных с их оценкой», — сказал Дилан, руководитель отдела ИИ в компании из списка Fortune 500.И я полностью согласен — кажется, что каждую неделю появляется новый репозиторий с открытым исходным кодом, пытающийся
Маленькая ремарка С появлением больших языковых моделей обществу был брошен вызов. Первые проблемы, с которыми пришлось столкнуться в области LLM, были связаны с тем, что модели могут неправильно трактовать информацию, давать губительные советы в убедительном тоне, говорить, как сделать бомбу, или вообще оскорблять определенные расы. Естественно, после такого поведения моделей последовало несколько неприятных событий. Читать дальше →
Сдерживает ли токенизация потенциал больших языковых моделей? Несмотря на свою популярность, этот подход имеет ряд ограничений, которые становятся всё более заметными с развитием LLM. В статье мы разберём, почему токенизация является костылём, какие проблемы она создаёт и какие альтернативные методы предлагают исследователи для их решения. От байтовых моделей до работы с концептами — как пытаются улучшить ситуацию и что это может означать для будущего языковых моделей. Читать далее
Зачем использовать бенчмарки для оценки LLM? Бенчмарки LLM помогают оценивать точность больших языковых моделей, обеспечивая стандартизированную процедуру измерения метрик выполнения различных задач. Бенчмарки содержат все структуры и данные, необходимые для оценки LLM, в том…