Parodoma HN: 100% LLM tikslumas – be tikslinio mokymo, tik JSON

Santrauka lietuviškai

Straipsnyje pristatomas Triad Engine metodas, leidžiantis pasiekti iki 100% tikslumą dirbant su įvairiais didžiaisiais kalbos modeliais (Mistral 7B, Claude, GPT) be jokio papildomo tikslinio mokymo. Metodas remiasi JSON formato srities gidu, kuris apibrėžia, kas egzistuoja ir ko nėra, agentus bei normas. Eksperimentuose su 222 klausimais Triad Engine pagerino modelių tikslumą nuo 29 iki 77 procentinių punktų, be jokių regresijų. Atviras kodas, rezultatai ir gido schema prieinami GitHub repozitorijoje.