Антипаттерн LLM-приложений: когда модель игнорирует контекст. Часть 2
Всем привет! В первой части мы разобрали теорию : почему LLM «забывают» информацию в середине промпта, как на это влияет архитектура внимания и при чём здесь ротационные кодирования (RoPE). Мы выяснили, что эффект Lost in the Middle — это закономерное следствие того, как устроены современные трансформеры и как они обучаются. Но насколько всё плохо на практике? Если разработчик модели заявляет контекстное окно в 128k или даже 1M токенов — можем ли мы на него рассчитывать в реальном продакшене? Во второй части мы переходим от теории к цифрам на бенчмарках. Мы разберём, почему стандартные тесты "иголка в стоге сена" (NIAH) безнадёжно устарели и как новые метрики вроде RULER и NoLiMa показывают реальное «рабочее» окно моделей, которое иногда в 60 раз меньше заявленного. В финале этой статьи я соберу практические архитектурные принципы, которые помогают проектировать LLM-системы так, чтобы длинный контекст действительно повышал качество, а не превращался в источник ошибок.
https://habr.com/ru/articles/972626/
#llm #nlp #ruler #nolima #длинный_контекст #lost_in_the_middle #архитектура_llmприложений #rag
