Почему Хомский неудобен для AI-индустрии

О grammar constraints, валидном JSON и ошибочном понимании языка Кажется, что разговор о формальных грамматиках в LLM - это узкая инженерная тема для тех, кто заставляет модель соблюдать формат ответа. Но вокруг этого частного приема все чаще вырастает более сильный тезис: будто ограничение генерации не просто делает вывод надежнее, а подводит модель ближе к смыслу, пониманию и даже к самой природе языка. Именно в этот момент технический разговор перестает быть только инженерным.

https://habr.com/ru/articles/1027916/

#llm #grammar_constrained_decoding #structured_output #NLP #Хомский #искусственный_интеллект #синтаксис #семантика

Виды Structured Output и способы их реализации

Structured Output это способ “заставить” LLM отвечать в строго заданном формате. Есть несколько вариантов добиться этого и есть много библиотек реализующие эти варианты. В данный статье рассмотрим основные из них... Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля

https://habr.com/ru/articles/978534/

#structured_output #llm #agent

Schema-Guided Reasoning: как научить языковые модели последовательно рассуждать

LLM умеют многое: генерировать тексты, анализировать документы, писать код. Но на практике их работа часто непредсказуема — сегодня модель даёт точный ответ, а завтра на тех же данных ошибается, пропускает ключевые шаги или придумывает факты. Для AI-инженеров это системная проблема. Возьмём автоматизацию документооборота: нужно классифицировать договоры, извлекать реквизиты, проверять стандарты. Но модель работает как лотерея — результат не поддаётся логике или меняется при повторном запуске с одинаковыми данными. Как встроить такой результат в бизнес-процесс? Для решения этой задачи появился подход Schema-Guided Reasoning (SGR) . Его активно продвигает Ринат Абдуллин в материалах по работе с LLM. Идея проста и эффективна: заставить модель мыслить не хаотично, а внутри заданной схемы. Это не панацея, но SGR серьёзно снижает количество ошибок, делает процесс прозрачнее, а также позволяет тестировать отдельные компоненты рассуждений.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/962236/

#scheme #sgr #llm #модели #схемы #системы #structured_output #function_calling

Structured Output как полноценная замена Function Calling

В этой статье мы рассмотрим альтернативный подход вызова инструментов LLM, который использует Structured Output вместо традиционного Function Calling для обеспечения надежности и предсказуемости.

https://habr.com/ru/articles/923096/

#LLM #Structured_Output #Function_Calling #AI