Zaznacz stronę
Seq@K: nowy sposób oceny modeli językowych z feedbackiem

Seq@K: nowy sposób oceny modeli językowych z feedbackiem

Naukowcy wprowadzają protokół Seq@K, który mierzy zdolność modeli językowych do poprawiania odpowiedzi na podstawie kolejnych informacji zwrotnych po każdej nieudanej próbie. Istniejące metryki jak Pass@1 czy Pass@K nie uwzględniają tego jak modele uczą się z...
RENDER: benchmark do oceny pamięci w modelach LLM

RENDER: benchmark do oceny pamięci w modelach LLM

Naukowcy wprowadzili RENDER – narzędzie kontrolne do oceny pamięci w modelach językowych, które bada wpływ różnych formatów prezentacji historii rozmów na jakość odpowiedzi. Testy na 500 pytaniach pokazują różnice w skuteczności sięgające nawet 72,6 punktu...