Ну вот как это можно не найти??? Это гуглится за секунды или любой чат сразу даст ответ!top_k top_p - настройки вероятности подбора токенов для генерации ответа. превый - ты органичиваешь количество токенов и модель из них сама выбирает подходящие, второй - динамический подбор, порог схожести, ищет, пока cхожесть не ниже заданного уровня.Пример, вот у тебя первое слово "Лает". Модель находит для нее следущие токены с разной вероятностью-
"кот" – 0.50"собака" – 0.30"машина" – 0.10"стол" – 0.05"луна" – 0.05
Если у тебя ещз_k=2, то модель для дальнейшей генерации оставить только превых два - с наибольшейtop_p - это динамическое формирование. если ты ставишь порог 0.5 - тогда только 1 токен попадет.То есть это регулировка точности и использование токенов - удешевляет работу
Нет, абсолютно иные механизмы анализа, основанные на эвристических алгоритмах, векторном анализе. Семантическое сходство тоже учитывается, но это только один из методов. Теория графов, надеюсь тебе знакома?
Да, заметно по твоим вопросам на форуме, что ты умеешь. Если для создания сайта на ВП тебе ИИ нужен. Ты даже сравнить не можешь корректно. Может тебя калькулятор и умнее, меня - нет. Все, что он умеет - я тоже, включая вычичлаение алгебраических функций и прочего. Просто он это делает быстрее.Так же и с ИИ - он умеет не больше чем я, но многие вещи сделает быстрее.А ты - нет. Кроме как сказки рассказывать. В этом ты хорош...
Вот ты и сам признал , что все что может ваш жопити то скопировать имеющееся.
Только вот ИИ умеет скопировать сайт и полностью воссозать его, а ты - нет. И кто умнее?
Правда? И как это происходит, расскажешь?
Вот именно - все твои суждения - без попыток разобраться в теме. А суть видео в том чтобы не создать уникальный диз, а по представленному сайту сделать его клон.
Не значит. Значит только то, что ретрограды не умеют пользоваться.
Курьеру знание английского не нужно, не понял о чем речь в видео? Каким боком тут дизайн???
Тогда зачем ты с умным видом рассуждаешь о том, чего не понимаешь? А что бы понять основы и не пороть чушь, не нужно быть суперзнатоком в этих темах. Основы укладывабтся чуть ли не в школьный курс математики
С помощью ИИ можно сгенерить базовый промпт, а потом его уже тюнить под свои нужды. для многоступенчатых задач уже нужно использовать цепочки с историей. Для источников - RAG.
Нет. Как оказалось, ЛЛМ не сильно умеет работать с тэгами. А вот Markdown формат - очень хорошо кушает.
А отрицальщики все поют старую песню…
Это никак не относится к созданию моделей ЛЛМ, кастомная работа. Ты же говоришь про попадание ошибочных данных в ЛЛМ - этим занимаются OpenAi, Grok, Meta и другие. Обучать готовую модель работать с данными, чем мы и занимаемся, писать агенты - совсем другое. Столько сидишь в этой теме и не понимаешь разницы, печально...
