Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance
Chroma. Келли Хонг проходит по исследованию Chroma на 18 моделях — почему оценки needle-in-haystack обманчивы, как качество деградирует при неоднозначности и отвлекающих факторах, почему даже простые задачи на повторение строк деградируют после 500 токенов. Кратко, доказательно и ровно та позиция, к которой статья хочет, чтобы вы отнеслись всерьёз, прежде чем переходить к инженерным ходам.
Заметка AI Expert
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Что вынести из этого видео
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
44 минBuilding Brain-Like Memory for AI | LLM Agent Memory Systems
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
5 минClaude has taken control of my computer...
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
17 минDefending LLM - Prompt Injection
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеПохожие видео
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering for Developers
Девяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Coursera · Vanderbilt UniversityPrompt Engineering for ChatGPT
Хорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.