TGViewer
Ruslan Dev Ruslan Dev @ruslandevlive · 1.22K subscribers
Post #182 2.01K
Прочитал об очень интересном эксперименте MIT, который может помочь победить проблему падения точности LLM на очень длинных контекстах (миллионы токенов).
Представьте, что мы даем большой и мощной модели (назовем ее root) три ключевых компонента: переменную с полным контекстом, функцию для вызова более легкой и быстрой модели (назовем ее recursive, дальше увидите почему) и текстовый запрос, который кратко отражает суть задачи - например:
query = "найди в большом корпусе данных информацию X..."

Нам нужна интерактивная среда выполнения кода (например, REPL). Мы даем модели root промпт вроде такого:
"Взаимодействуя с REPL-средой, в которой инициализирована переменная context с большим (несколько миллионов) текстом, и функция llm_query, найди ответ на следующий вопрос: {}".format(query).

root рекурсивно вызывает llm_query, передавая фрагменты большого контекста модели recursive и смотрит, что та вернула - при получении искомого ответа возвращает его.
Простое, но результативное решение. Полная статья здесь
  • 🔥 11
  • 👍 4
More from @ruslandevlive
  1. Sep 11, 2026Всем привет, сегодняшний пост о том, как оценивают качество RAG в enterprise-grade пайплай…
  2. Aug 17, 2026Я написал статью, в которой рассмотрел следующие вопросы - Можно ли найти биологический ан…
  3. Aug 5, 2026Опубликовал большой тест-сравнение ведущих моделей на всех поколениях видеокарт NVIDIA (кр…
  4. Jul 30, 2026Нашел время для технического разбора линейной рекуррентной памяти вообще и KDA в частности…
  5. Jul 21, 2026Как меняется внимание новейших LLM на примере Kimi K3, релиз весов которой ожидается 27 ию…
  6. Jun 24, 2026Я подумал, что мои теоретические исследования на тему — как AI кодирует (и декодирует) зна…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →