Особливості Відомих Підходів Щодо Управління Обчислювальним Бюджетом

Counts differ because each database indexes a different set of publications. We treat OpenAlex as the canonical count; Google Scholar is not shown (no API, and crawling it violates its ToS).

У статті розкрито особливості відомих підходів щодо управління обчислювальним бюджетом у контексті систем генерації з доповненим пошуком (RAG) на основі великих мовних моделей (LLM), які впливають на масштабованість, швидкість та економічну ефективність сучасних систем штучного інтелекту. Запропоновано трирівневу методику експериментального оцінювання, яка поєднує match-based та IR-метрики на відкритих наборах для порівнюваності з відомими рішеннями, автоматичні метрики достовірності з діагностичним показником answer-in-context для розділення відмов видобування і відмов генерації та людську експертну оцінку на власному корпусі з розрахунком коефіцієнта узгодженості.