Новости о больших языковых моделях

Прогнозирование временных рядов с использованием нескольких модальностей получило значительное внимание, поскольку обладает потенциалом для предоставления более точных прогнозов, чем традиционные модели, работающие с одной модальностью, за счет использования богатой информации, …

Гонка в области генеративного ИИ долгое время была игрой в "больше - лучше". Но по мере того, как отрасль достигает пределов энергопотребления и узких мест в памяти, разговор смещается с …

Процесс рассуждений больших языковых моделей (LLM) часто страдает от галлюцинаций и отсутствия фактов при решении задач вопрос-ответ. Многообещающим решением является основание ответов LLM на верифицируемых источниках знаний, таких как графы …

Большие языковые модели (LLM) постоянно терпят неудачу при решении так называемой «задачи автомойки» — популярного теста для оценки рассуждений, требующего неявного вывода физических ограничений. Мы провели исследование, направленное на определение …

Современные большие языковые модели (LLM), прошедшие постобучение с использованием обучения с подкреплением (RL), демонстрируют значительные успехи в решении сложных задач. Однако предыдущие исследования в основном фокусировались на рассуждениях на английском …

Мультимодальные большие языковые модели (MLLM) значительно продвинулись в разработке мобильных агентов, однако их возможности в основном ограничиваются реактивным подходом, когда они лишь выполняют явные команды пользователя. Новая парадигма – проактивный …

Недавние исследования рассматривают языковые модели с лингвистической точки зрения, чтобы лучше понять, как они осваивают язык. Большинство существующих тестов сосредоточено на оценке грамматической правильности, в то время как способность интерпретировать …

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) играет важную роль в адаптации больших языковых моделей (LLM) к предпочтениям пользователей. Формулировка RLHF с ограничениями по ожидаемой награде как …

Модели трансформаторов совершили революцию в области обработки естественного языка, достигнув впечатляющих результатов в различных задачах. Однако их размер и вычислительные требования постоянно растут, что создает проблемы для обучения и развертывания. …

В сфере разработки искусственного интеллекта "контекстное проектирование" стало новым подходом к повышению производительности больших языковых моделей (LLM). Специалисты индустрии активно используют файлы AGENTS.md (и аналогичные, например CLAUDE.md) как ключевую точку …

Для современного AI-разработчика продуктивность часто привязана к физическому местоположению. У вас, вероятно, есть мощный компьютер дома или в офисе, оснащённый видеокартами NVIDIA RTX, и более компактный ноутбук для работы в …

Рассуждающие большие языковые модели (LLM) созданы для решения сложных задач, разбивая их на серию более мелких шагов. Эти мощные модели особенно хорошо справляются с задачами, требующими глубоких рассуждений, например, продвинутое …