![Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации - 1 Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации - 1](https://www.pvsm.ru/images/2025/02/18/kak-bolshie-yazykovye-modeli-planiruyut-svoi-otvety-eshe-do-ih-generacii.jpg)
Привет! Что, если я скажу, что большие языковые модели не просто предсказывают следующий токен в ответ на запрос, а уже на ранних этапах формирования ответа «заранее планируют» его характеристики?
Привет! Что, если я скажу, что большие языковые модели не просто предсказывают следующий токен в ответ на запрос, а уже на ранних этапах формирования ответа «заранее планируют» его характеристики?
Стремление к созданию более масштабных моделей искусственного интеллекта, а также увеличение числа чипов и дата-центров для их разработки, оборачивается значительными расходами для технологических компаний.
DeepSeek-R1 — это самый громкий релиз последних дней в области искусственного интеллекта. Для сообщества исследователей и разработчиков машинного обучения (ML R&D) эта модель имеет особое значение по ряду причин:
Модель обладает открытыми весами и включает уменьшенные, дистиллированные варианты.
Она делится и размышляет над методом обучения, позволяющим воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI O1.
В этой публикации мы рассмотрим, как была создана DeepSeek-R1.
Дисклеймер: это вольный перевод статьиЧитать полностью »
В данной статье будет представлен укороченный и упрощенный перевод статьи “A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions”. А именно перевод части, относящейся к причинам возникновения галлюцинаций. Упрощение состоит в том, что были опущены части, уходящие в конкретику. В этом переводе мы сосредоточимся на основных причинах возникновения галлюцинаций и примерах.
Инструменты искусственного интеллекта могут заменить большую часть работы «белых воротничков» начального уровня на Уолл-стрит, поднимая непростые вопросы о будущем финансов.
Инструменты искусственного интеллекта отлично справляются с качественным анализом, но буксуют при работе с количественными показателями.
Привет! Меня зовут Федор Горбунов, руковожу в Doubletapp направлением автоматизации бизнес-процессов с помощью LLM. В статье расскажу, как мы помогли клиенту автоматизировать одну из операций в производственной цепочке, как эта автоматизация ускорила поставку итогового продукта, уменьшила количество ошибок за счет сокращения ручного труда и в конечном итоге сэкономила заказчику деньги.