
С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИЧитать полностью »
С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИЧитать полностью »
Привет, чемпионы! С каждым днем появляется все больше и больше LLM, их показатели растут с таким же темпом. Но в определенных областях они до сих пор не слишком хороши, так как на этапе предобучения не выгодно охватывать узкие домены - легче модели скормить общие данные, а потом дообучить.
Секунду, слишком много терминов на один пиксель: что такое предобучение и "дообучение"? Практически все современные "чатовые" модели выпускаются не до конца обученные, чтобы в случае неудовлетворенности пользователя результатам генерации, он смог дообучить под свои данные.
ДообучениеЧитать полностью »