Вопросы, которые мы рассматриваем
- 01
Анализируем отбор, очистку и аугментацию данных вместе с архитектурой модели, функциями потерь и порядком обучения.
- 02
Для LLM и RAG исследуем поиск, ранжирование, формирование контекста, вызовы инструментов и проверку ответов.
- 03
Фиксируем эффекты конкретной реализации: задержку, потребление памяти, снижение числа ошибок и точность.
Материалы для первоначального обзора
- Диаграммы моделей и потоков данных
- Сравнение базовых и улучшенных подходов
- Экспериментальная установка, метрики и результаты
Даже если материалы ещё не готовы полностью, текущий этап разработки и планы раскрытия помогут определить объём работы.
От обзора к следующему шагу
Систематизировав техническую информацию, определяем объём поиска и ключевые вопросы. Затем выбираем необходимые действия по подаче и сопровождению заявки или анализу прав. Объём работы и предоставляемые результаты согласуются по каждому делу.