Действие как способ повышения качества работы LLM
E@ProductsAndStartupsAI-инженер
2 недРазмышления о том, почему LLM эффективнее работают через активные действия, а не просто генерацию текста, на примере цитаты Брайана Армстронга.
Понимание того, как правильно ставить задачи нейросетям для получения более качественных результатов.
- Активное выполнение задач нейросетью создает новую информацию, которой не было в исходном контексте.
- Принуждение модели к действию (а не просто к рассуждению) помогает преодолеть ограничения стандартной генерации токенов.
- Принцип применим как к работе человека, так и к проектированию промптов для ИИ.
Действие производит информацию
Услышал это у Брайана Армстронга, основателя Coinbase - мне кажется, что это лучшее обьяснение как ограничений LLM, так и рычаг, чтобы они стали выдавать более качественный результат.
Вообще, я заметил, насколько умственная - именно умственная - работа обычно занимает минуты в днях. Идея приходит, пока напильником обрабатываешь презентацию, или пытаешься отформатировать по ГОСТу свою дипломную.
Большинство умственного результата, по моему мнению, получается благодаря всему тому действию МЕЖДУ думами и мыслями.
И вот этого пока особо у дружбана не хватает кмк. Поэтому заставляем их делать, а не токены генерит. Делать то, что производит информацию/токены, которых у них не было в контексте до подхода к снаряду. А не говорить, что нам следует сделать…
P.S. ну и вашего покорного слугу тоже, кстати, полезно было бы попросить меньше болтать :-)
Кратко (AI)
Автор рассуждает о том, что качество работы LLM повышается, если заставлять их совершать действия, а не просто генерировать текст. Ссылаясь на Брайана Армстронга, он отмечает, что информация рождается в процессе деятельности, и этот принцип применим к улучшению результатов нейросетей.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖