GSPO.
Как мы обеспечили +33% к точности на сложных SQL-запросах
Генератор SQL на базе LLM — понятный продукт с понятной ценностью. Он может быть отдельной платформой или инструментом для агента, решающего более общую задачу. Генерировать код модели с попеременным успехом, к счастью, умеют. И что же? Берем API с моделью помощнее, даем ей доступ к БД, задаем вопрос, смотрим на результат, и всё — полноценная замена аналитику? Конечно, нет, ведь аналитик делает гораздо больше, чем просто пишет и исполняет SQL. Однако давайте остановимся на SQL и посмотрим, почему это тоже не так просто:
GSPO (Qwen RL Algorithm by Alibaba Cloud)
😎 Следуй за белым кроликом 💊📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📰🎧🐇📌 GitHub Pages — углублённый разбор статей, ныряем в кроличью нору 📝💻🐾СодержаниеВведениеПроблема существующих методовМетодология GSPOКлючевые алгоритмические различияРезультаты экспериментовПрактическое применение и преимущества для инфраструктурыЗначение и будущие последствия1. Введение
