Роман Куцев

Понедельник, 27 января, начался с крупнейшего однодневного падения компании в истории фондового рынка США. Акции NVIDIA упали на 18%, а прибыль снизилась на $589 миллиардов. А все из-за китайской версии «синего кита» — точнее, выхода ИИ-модели DeepSeek-R1. Издание The New Yorker назвало ситуацию «Sputnik moment», по аналогии с отправкой первого чел…

Помните ситуацию, когда Gemini излишне старался быть политкорректным и отображал на всех сгенерированных изображениях только представителей небелых рас? Хотя это могло показаться забавным для многих, данный инцидент наглядно показал, что по мере роста возможностей больших языковых моделей (LLM) возрастают и их уязвимости. Это связано с тем, что сло…

В последнее время разработка и развертывание больших языковых моделей (LLM) стали ключевыми в формировании интеллектуальных приложений в различных областях. Но реализация этого потенциала требует строгого и систематического процесса оценки. Прежде чем углубляться в метрики и вызовы, связанные с оценкой LLM-систем, стоит задуматься: не сводится ли в…

В этой статье я научу вас, как оценивать LLM-чат-ботов, чтобы понять, достаточно ли они убедительны, чтобы сойти за реальных людей. Но что еще важнее, вы сможете использовать результаты этой оценки, чтобы понять, как улучшить своего LLM-чат-бота, например, изменив промпт или саму LLM-модель.

Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения…

Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.

Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM). Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем, связанных с галлюцинациями. Поэтому RAG широко используется для поддержки мног…

GraphRAG предоставляет «граф знаний» LLM. В отличие от текстовых документов, эти структуры данных четко отображают взаимосвязи между объектами.

С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИ утверждают об окончании законов масштабирования, которые за последние несколько лет привели к мгновенному улучшению возможностей крупных языковых моделей (LLM). К ним присоединились журналисты, вооружившись неопределенной информацие…

Языковые модели, или LLM, продолжают впечатлять своим развитием. Технологии становятся умнее, их возможности шире, а применение в бизнесе и жизни — еще полезнее. В 2024 году LLM обрели зрение и память, получили доступ к актуальной информации и подтянули знания в кодинге. Чего ожидать от 2025 года? Собрал наиболее правдоподобные прогнозы и добавил с…

В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.

Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на котор…