Я протестировал 3 китайские LLM — теперь боюсь, что GPT в опасности.
Отличительная особенность большинства китайских моделей, что они бесплатные. Сегодня я хочу провести субъективный обзор трёх главных китайских моделей и понять, что лучше использовать и в каких задачах.
⚠️ Это не научная статья, а честный отзыв пользователя
Поскольку LLM (все эти ChatGPT, DeepSeek и т.п.) это языковые модели, которые по идее просто складывают ответ из кусочков фраз, как в калейдоскопе - мы не ожидаем от них чудес логики. Тем больше они нас удивляют пытаясь генерировать ответы на достаточно мудрёные задачи - от генерации и исправления программного кода до, например, игры в шахматы.
Идея с игрой в шахматы хороша тем что на ней легко продемонстрировать и неспециалисту как возможности так и ограничения LLM. Эксперименты на эту тему появились уже давно, например в статье на Хабре же от 2023 годаЧитать полностью »
Привет! Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO Онлайн-Университета «Зерокодер», а также автор книги «Искусственный интеллект: путь к новому миру». Как можно понять, я интересуюсь нейросетями и разными сторонами их использования: читаю новости, научные работы, пишу статьи сам.
Сегодня я хочу рассказать о японском стартапе Sakana AI, который изобрел open-source фреймворк TreeQuest. Он позволяет использовать сразу несколько разных больших языковых моделей для того, чтобы получить более точный результат.
Но начну я с голубей.
Доброго времени суток, «Хабр»!
Всё больше людей начинают использовать нейросети не только для профессиональной деятельности, но и в повседневных задачах. Искусственный интеллект способен давать ответы даже на простейшие вопросы.
Однако мало кто задумывается о важности промтов, который состоит не просто из набор слов, а несет в себе точную инструкцию. От их формулировки зависит, насколько полезным и релевантным будет ответ. Нечёткий или расплывчатый запрос может привести к неточным или даже ошибочным результатам.
Доброго времени суток, «Хабр»!
Сегодня мы рассмотрим искусственный интеллект в роли переводчика. Наша цель — оценить, насколько хорошо нейросети справляются с переводом, и подвести небольшой итог: какая модель покажет лучший результат.
Приступим, расставим буквы в строчку и отправим алгоритмы в бой.
Большие языковые модели (LLM) — это то будущее, которое уже случилось. Они генерируют тексты, пишут код и стихи, планируют и даже дают советы, как жить. Их уже используют в образовании, науке и медиа. Наверняка вы хоть раз использовали сервисы вроде GitHub Copilot, чтобы быстрее написать код. Согласитесь, это удобно.
