ReAct (Reason + Act): пошаговое взаимодействие LLM с агентами
ReAct — один из самых популярных сегодня паттернов для организации взаимодействия Large Language Model (LLM) с внешними инструментами (агентами).
Topic
теория
Статьи с тегом 28 issues
Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей
Большие языковые модели, такие как GPT и другие LLM, стали невероятно популярными и полезными для самых разных сфер: от написания текстов до проведения аналитики.
Искусственный интеллект в психотерапии
Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в психотерапию, предлагая новые методы диагностики, лечения и поддержки психического здоровья. В этой статье рассмотрим различные аспекты применения ИИ в психотерапии, подкрепляя их примерами и ссылками на научные исследования.
Цепочка размышлений (Chain of Thought, CoT)
Это методика, применяемая в системах искусственного интеллекта, в частности в больших языковых моделях (Large Language Models, LLMs), с целью улучшения качества логических выводов и глубины понимания задачи.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Виды, Типы и Примеры
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это современная технология искусственного интеллекта, которая совмещает возможности языковых моделей (таких как GPT) и информационно-поисковых систем.
Применение функций в GPT: Подробный обзор с примерами кода
Большие языковые модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), продемонстрировали впечатляющие способности в обработке и генерации текста.
Агенты на основе больших языковых моделей (LLM): Обзор, компоненты и примеры реализации
В последние годы большие языковые модели (LLM) стали основой для создания интеллектуальных агентов, способных выполнять сложные задачи, взаимодействовать с пользователями и адаптироваться к различным средам.
Сравнение векторных и графовых баз данных: применение, примеры, плюсы и минусы для поиска данных
Векторные и графовые базы данных представляют особый интерес из-за своих уникальных возможностей и областей применения. В этой статье мы сравним эти два типа баз данных, рассмотрим их применение с примерами, а также перечислим наиболее популярные системы в каждой категории.
Word2Vec: Подробное руководство с примерами кода
Word2Vec — это одна из самых известных моделей для обучения векторных представлений слов, предложенная в 2013 году командой Google.
Обучение с подкреплением: Подробное руководство с примерами на Python
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать получаемое вознаграждение.