Огляд технік підвищення ефективності використання великих мовних моделей для розв`язання прикладних задач

Abstract

The use of large language models (LLMs) in conjunction with various state-of-the-art methods to enhance their effectiveness is examined. The research focuses on novel approaches and strategies, including the utilization of relational databases with LLMs, model cooperation, and the integration of vector databases for Case-Based Reasoning. The study underscores the importance of developing new algorithms, architectures, and approaches to further advance the utilization of large language models

Розглянуто використання великих мовних моделей (LLMs) спільно з різними новітніми методами покращення їх ефективності. Дослідження акцентує увагу на нових підходах та стратегіях, які включають використання реляційної бази даних разом з LLMs, кооперацію моделей та використання векторних баз даних для побудови Case-Based Reasoning. Дослідження підкреслює важливість розробки нових алгоритмів, архітектур та підходів, що сприятимуть подальшому розвитку використання великих мовних моделей