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

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

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

Запись лекции доступна здесь и на других площадках:

➡️ YouTube
➡️ ВКонтакте
➡️ ЯндексМузыка