Моделирование экономического поведения с использованием LLM: сравнение моделей в кейнсианском конкурсе красоты
В последние годы исследования по моделированию экономического поведения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) набирают обороты. Особенно интересен вопрос: насколько большие языковые модели (LLM) способны имитировать поведение людей в классических экономических экспериментах. В данной статье анализируется, как современные LLM решают задачу кейнсианского конкурса красоты и как их результаты отличаются от экспериментов с реальными людьми в работах Nagel (1995) и Grosskopf & Nagel (2008).Почему это важно?
Часть 1. Обзор подходов RAG
Предисловие от переводчикаСпециалисты по RAG и LLM вряд ли найдут что-то новое в этой статье — она больше предназначена для моих коллег, ИТ-переводчиков, которые только погружаются в терминологию языковых моделей. Само содержание статьи (точнее цикла статей) — адаптированный перевод с arxiv.org статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
Как я победил в RAG Challenge: от нуля до SoTA за один конкурс
Автор - DarkBonesПредисловиеВ этом посте я расскажу про подход, благодаря которому я занял первое место в обеих призовых номинациях и в общем SotA рейтинге.Памятка по RAGRAG - это инструмент, расширяющий возможности LLM через “подключение” к ней базы знаний любого размера.Путь разработки базовой RAG системы состоит из этапов:
Разметка данных с использованием LLM
Всем привет! Меня зовут Артем Ерохин. Я работаю в X5 Tech в направлении продуктивизации ИИ. В прошлом году у меня был доклад про разметку данных с LLM. И я решил преобразовать этот доклад в статью, попутно обновив некоторые цифры и тезисы (такова уж скорость прогресса в этой области). Но для начала позволю себе несколько вводных для тех, кто всё же не слышал про разметку данных и LLM (Large Language Models или большие языковые модели). Что же такое LLM?Итак, LLM – это:Модель.
Комплексное руководство по конфигурации сервера для LLM
Привет, Хабр! Развертывание языковой модели на собственном сервере требует тщательного планирования аппаратной составляющей. В этой статье мы разберем, какие компоненты критически важны для эффективной работы LLM, как они взаимодействуют, и какую конфигурацию выбрать под разные сценарии использования.
Почему релиз Agents SDK от OpenAI изменит рынок корпоративного ИИ
Во вторник OpenAI кардинально изменил ландшафт корпоративного ИИ, представив свою комплексную платформу для создания агентов — пакет, включающий обновлённый Responses API, мощные встроенные инструменты и открытый исходный код Agents SDK.
CAG и KAG: Улучшенные методы дополнения генерации после RAG
Доброго времени суток, уважаемые хабровчане. Меня зовут Кирилл Кухарев и я являюсь разработчиком в компании Raft. Про RAG в блоге нашей компании написано уже внушительное количество статей. Если кто-то не знаком с этой технологией или только начинает изучать, рекомендую обратить ваше внимание на статью Игоря
Уроки химии: AMORE проверит готовность химических языковых моделей
Привет! Мы, команда NLP‑исследователей из AIRI и Сбера, опубликовали недавно результаты исследования того, как языковые модели справляются с химическими задачами. Дело в том, что в последние годы интеграция методов обработки естественного языка в области химии неуклонно растёт, и это открывает новые горизонты для открытия лекарств. Однако возникает важный вопрос: действительно ли современные языковые модели научились понимать молекулы, или они просто запоминают их текстовые представления?Чтобы выяснить это, мы создали ♡AMORE
AFFiNE — Obsidian здорового человека
9 сентября - это был последний день, когда мы могли еще нормально использовать Notion. Объективно, я что тогда, что сейчас так и не нашел инструмента лучше, удобнее, гибче и ПРОЩЕ, чем Notion. Да, он во всем был лучше как для жизни, так и для работы.В конце концов, о его уходе анонсировали еще в конце августа, и я до сих пор помню статью "Obsidian - Notion свободного человека
