Как LLM решают сложные задачи — и почему иногда терпят неудачу даже в простых рассуждениях?..

Хумай Байрамова — Java-разработчик и преподаватель Университета ИТМО — расскажет о подходе Active Prompting, основанном на принципах активного обучения и позволяющем эффективно подбирать наиболее информативные примеры для подачи в промпт.

В эфире:
🔵Рассмотрим современные методы оптимизации in-context learning — от цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) до адаптивного подбора примеров.
🔵Сравним Active Prompting с другими стратегиями: на основе неопределённости, разнообразия, семантической близости и их комбинаций.
🔵Поймем, как появление механизмов Long-Range Memory влияет на подходы к построению промптов и выбору примеров.

⏰ Запускаем трансляцию завтра, 28 мая, в 12:00.

Подключайтесь и задавайте вопросы Хумай! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.