Descoperiri de cercetare LLM
Privire de ansamblu
În această secțiune, evidențiem în mod regulat descoperiri diverse și interesante de cercetare despre cum să lucrăm mai bine cu modelele de limbaj mari (LLM-uri). Include sfaturi noi, perspective și dezvoltări în jurul zonelor importante de cercetare LLM precum scalarea, agenții, eficiența, halucinațiile, arhitecturile, injecția de prompt-uri și multe altele.
Cercetarea LLM și cercetarea AI în general se mișcă rapid, deci sperăm că această resursă să ajute atât cercetătorii cât și dezvoltatorii să rămână în fața dezvoltărilor importante. De asemenea, primim contribuții la această secțiune dacă dorești să evidențiezi o descoperire interesantă despre cercetarea sau experimentele tale.
Zone de cercetare
Capacitățile de bază LLM
- Agenții LLM: Sisteme multi-agent și raționament autonom
- Raționamentul LLM: Capacități de raționament logic și rezolvare de probleme
- Reamintirea în context LLM: Memoria și retenția contextului
Tehnici avansate
- RAG pentru LLM-uri: Abordări de generare augmentată prin recuperare
- Fidelitatea RAG: Evaluarea fiabilității modelelor RAG
- RAG reduce halucinațiile: Mitigarea generării de informații false
Arhitectura modelului și eficiența
- Infini-Attention: Procesarea contextului infinit
- Tokenizarea LLM: Înțelegerea tokenizării și impactul său
- ThoughtSculpt: Abordări de raționament iterativ
Comportamentul modelului și siguranța
- De încredere în LLM-uri: Evaluarea fiabilității și siguranței modelului
- CoT ghidat de LM: Tehnici de raționament ghidat
- Datele sintetice: Cele mai bune practici pentru generarea de date sintetice
Instrumente și platforme
- Ce este Groq?: Înțelegerea platformei Groq
Începerea
Alege o zonă de cercetare din lista de mai sus pentru a explora descoperiri și perspective specifice. Fiecare subiect include analiză detaliată, implicații practice și referințe la lucrările de cercetare originale.
Contribuția
Primim contribuții de la cercetători și practicieni. Dacă ai descoperiri interesante de împărtășit, te rog să consideri să contribui pentru a ajuta comunitatea să rămână actualizată cu cele mai recente dezvoltări în cercetarea LLM.