Модели ИИ учатся разделять задачи, сокращая время ожидания сложных подсказок
18:08, июля 28, 2025 По мере того как большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, продолжают совершенствоваться, ожидания пользователей от них продолжают расти, в том числе в отношении того, насколько быстро они могут реагировать на наши все более сложные запросы, запрашивающие ответы на все более сложные проблемы и задачи. Традиционные LLM основаны на концепции «авторегрессивного декодирования», где каждый элемент («токен») в последовательности предсказывается на основе ранее сгенерированных выходных данных. Такой подход неизбежно приводит к задержкам при обработке более сложных подсказок, хотя исследователи пытались смягчить это с помощью проектов, более...
Читать полный текст на android-robot.com