#llm #blog Трендовые статьи по Large Language Model Пост в блоге Краткое содержания блогпоста: - самокоррекция в LLM через обучение с подкреплением: Google Deepmind предложили инновационный подход для повышения способности больших языковых моделей (LLM) к самокоррекции. - квантование LLM для выполнения инструкций: Было установлено, что методы квантования существенно влияют на производительность LLM. Ключевое наблюдение – квантование моделей с большими параметрами (405B) часто дает лучшие результаты. - память в LLM: Было доказано, что LLM обладают памятью, а архитектура Transformer выполняет функцию аппроксимации входных данных, демонстрируя «память Шрёдингера», которая активируется входными данными. - Logic-of-Thought для улучшения рассуждений LLM: Новый подход Logic-of-Thought (LoT) показал значительное улучшение производительности LLM на задачах логического рассуждения, в частности, на наборах данных ReClor, LogiQA и ProofWriter. Пост в блоге