Прочитал статью от AIRI, которая флешбэкнула меня в май 2024го, когда я писал диплом. В чем с-но дело: Проблемы c LLM 1. Отсутствие интерпретируемости LLMs дают ответы, но на самом деле в них часто нет надежного подтверждения. 2. Галлюцинации Модели иногда генерируют неверную информацию, особенно когда нет строгой структуры данных для проверки. 3. Ограниченные знания Модели не имеют доступ к приватным документам и проектам, поэтому могут пропускать специфическую информацию. На другом полюсе стоят графы знаний — интерпретируемые и надежные структуры, которые компенсируют слабые стороны LLM...