Недавние исследования показывают, что модели трансформеров способны почти безошибочно решать задачи, требующие нескольких логических шагов. Например, из утверждения А вывести Б и дойти логически до В. И что удивительно, это достигается без использования Chain-of-Thought или особых промптов — только классический GPT-2. Давайте посмотрим, как трансформеры «думают» при решении задач рассуждения, и напишем для этого код с использованием библиотеки Hugging Face.
Хабр, привет! Я снова пришёл к вам со статьёй, где показываю мои любимые техники вёрстки.…
Привет, друзья! В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом…
Для некоторых задач, связанных с обновлением данных в реальном времени — например, новостные ленты, уведомления…
Со времён появления контекстной рекламы маркетологов не перестаёт мучить вопрос:"А есть ли смысл вести контекст по…
Накануне в прямом эфире прошла большая презентация новой техники от компании Apple. Команда Тима Кука…
10 новых российских сервисов для нарезки шортсов при помощи ИИ, публикации в цифровых СМИ, авто-ответов…