Новости о больших языковых моделях

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 …

В архитектуру трансформеров, лежащую в основе многих современных больших языковых моделей, внедряется концепция Mixture of Experts (MoE) – "смесь экспертов". Этот подход позволяет значительно увеличить размер модели без пропорционального увеличения …

Большие языковые модели (LLM), предназначенные для решения сложных задач, работают, разбивая их на более простые этапы. Они особенно хороши в таких областях, как программирование и многоступенчательное планирование. Однако обучение таких …