Обсуждение участника:Vokov/LLM
Материал из MachineLearning.
< Обсуждение участника:Vokov(Различия между версиями)
(Новая: == Первый промпт == Дипсик в режиме «Эксперт», помнит и использует промпты моих предыдущих статей [[Обс...) |
м (→Первый промпт) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Первый промпт == | == Первый промпт == | ||
Дипсик в режиме «Эксперт», помнит и использует промпты моих предыдущих статей | Дипсик в режиме «Эксперт», помнит и использует промпты моих предыдущих статей | ||
| - | [[Обсуждение:Скользящий контроль]] | + | * [[Обсуждение:Скользящий контроль]] |
| - | [[Обсуждение:Дартмутский семинар]] | + | * [[Обсуждение:Дартмутский семинар]] |
| - | [[Обсуждение публикации:DeepMind 2026 From AGI to ASI]] | + | * [[Обсуждение публикации:DeepMind 2026 From AGI to ASI]] |
| - | [[Обсуждение:Сценарный анализ]] | + | * [[Обсуждение:Сценарный анализ]] |
| - | [[Обсуждение:Риски искусственного интеллекта]] | + | * [[Обсуждение:Риски искусственного интеллекта]] |
| - | [[Обсуждение:Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта]] | + | * [[Обсуждение:Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта]] |
{{tip| | {{tip| | ||
Напиши вики-статью про большие языковые модели. Объясни популярно архитектуру трансформера и модель внимания. | Напиши вики-статью про большие языковые модели. Объясни популярно архитектуру трансформера и модель внимания. | ||
Текущая версия
Первый промпт
Дипсик в режиме «Эксперт», помнит и использует промпты моих предыдущих статей
- Обсуждение:Скользящий контроль
- Обсуждение:Дартмутский семинар
- Обсуждение публикации:DeepMind 2026 From AGI to ASI
- Обсуждение:Сценарный анализ
- Обсуждение:Риски искусственного интеллекта
- Обсуждение:Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта
| Напиши вики-статью про большие языковые модели. Объясни популярно архитектуру трансформера и модель внимания.
Напиши отдельный раздел про историю развития больших языковых моделей. Когда и кем был впервые предложен термин LLM. Опиши основные вехи развития, в хронологическом порядке, такие как InstructGPT, LoRA, рассуждения, смесь экспертов MoE, RAG, хранилище знаний Engram, диффузионные модели LLDM. Проанализируй различия и сравни конкурентные преимущества современных версий основных мировых LLM. |
