Статьи о больших языковых моделях

Декораторы Python – это мощный инструмент для модификации и расширения функциональности функций или методов, не изменяя их непосредственно. В контексте приложений LLM (Large Language Models – большие языковые модели) они …

FewMMBench: Бенчмарк для мультимодального обучения в условиях малого количества данных

FewMMBench – это комплексный бенчмарк, разработанный для оценки возможностей мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) при обучении с использованием небольшого количества …

Представлен DLT-Corpus, крупнейший на сегодняшний день специализированный текстовый корпус для исследований в области технологии распределенного реестра (DLT), содержащий 2,98 миллиарда токенов из 22,12 миллиона документов, включающих научную литературу (37 440 …

Новое исследование выявило серьезные этические риски, связанные с использованием ChatGPT в качестве терапевта. Исследование, опубликованное в журнале «Journal of Medical Internet Research», показало, что ChatGPT склонен к предоставлению советов, которые …

Scaling In, Not Up? Testing Thick Citation Context Analysis with GPT-5 and Fragile Prompts

25 февраля 2026 года была опубликована работа, которая тестирует, могут ли большие языковые модели (LLM) поддерживать …

Инженерия данных для эпохи больших языковых моделей (LLM) претерпевает значительные изменения. Традиционные подходы к обработке данных, такие как ETL (извлечение, преобразование, загрузка), больше не всегда достаточны для работы с данными, …

Interleaved Head Attention

Multi-Head Attention (MHA) является основной вычислительной операцией, лежащей в основе современных больших языковых моделей (LLM). Однако MHA страдает от фундаментального ограничения линейного масштабирования: $H$ attention heads производят …

VecGlypher — это новая модель, объединяющая генерацию векторной графики и языковые модели. Она позволяет создавать глифы (визуальные представления символов) на основе текстовых описаний. Модель способна генерировать разнообразные стили глифов, используя …