Авторегрессивная природа LLM требует развернутых рассуждений

Авторегрессивная природа LLM требует развернутых рассуждений

Поскольку языковые модели работают авторегрессивно (каждый следующий токен — новая возможность для вычислений), им полезно объяснять контекст и пошаговые рассуждения перед ответом. Кастомная инструкция для ChatGPT должна требовать несколько предложений с объяснением предпосылок и логики мышления перед финальным ответом. Это улучшает качество ответов на сложные вопросы, требующие размышлений.

Связи

• Английский язык экономит токены при работе с LLM — Оба о технических особенностях работы LLM и оптимизации их использования
• Продакт-менеджер предоставляет контекст, а не решения — Контекст критичен для качества решений как у команды, так и у LLM
• Новые индустрии выигрывают от технологических сдвигов — Понимание архитектурных особенностей AI важно для эффективного применения новой технологии

---

Источник: Telegram, 2023-11-24