LLM
Большие модели логического вывода не справляются с выполнением инструкций во время логического вывода: сравнительное исследование
От изучения исследовательских идей до создания крупномасштабных программных систем и принятия обоснованных решений — большие модели рассуждений (LRM), которые генерируют пошаговые цепочки рассуждений между специальными тегами (например, … в моделях семейства DeepSeek и <|канал|>анализ<|сообщение|>…<|конец|> в моделях семейства GPT-OSS) быстро завоевали популярность. Их способность к логическому мышлению не только повышает интерпретируемость, но и позволяет проводить итеративную доработку, что делает LLM-модели высокоэффективными
Как оценивать и сравнивать большие языковые модели (LLM)
Большие языковые модели (LLM) изменили наше взаимодействие с ИИ: от создания чат-ботов до генерации кода и решения сложных математических задач. Но по мере того, как эти модели становятся всё более совершенными, возникает важный вопрос: как на самом деле оценить их возможности и определить, какие модели действительно лучше? Ответ заключается в контрольных показателях и системах оценки
