Ларгомасштабные языковые модели (от англ. Large Language Models, LLM) — это один из самых захватывающих и перспективных инструментов искусственного интеллекта. Они открывают двери к беспрецедентным возможностям, позволяя взаимодействовать с технологиями на совершенно новом уровне. Основанные на передовых методах машинного обучения и глубоких нейронных сетях, LLM способны анализировать и генерировать текст на естественном языке, адаптируясь к любым запросам пользователя. Но как именно это работает и как можно извлечь максимальную пользу? Давайте разберемся...

За последние годы большие языковые модели (LLM) шагнули далеко вперёд, став незаменимыми помощниками в переводе, генерации кода, написании текстов и многом другом. Но сегодня активно набирает обороты новое направление — «LLM-модели рассуждений», модели, сфокусированные на решении сложных задач с промежуточными логическими шагами. Недавно вышла детальная статья «Understanding Reasoning LLMs», где автор описывает ключевые подходы к развитию подобных систем. Ниже — мой взгляд на то, почему разумно «учить» модели рассуждать и как это можно делать на практике...