Воскресная задача (с подвохом)

Представим, что у нас есть два входящих канала привлечения заявок на продукт. Для каждого из каналов аналитик считает конверсии, а также общую конверсию. Вдруг к аналитику приходит менеджер и говорит, что конверсия в обоих каналах выросла, а суммарная упала. Может ли такое быть?

NVIDIA показали свою новую статью с семейством QA-моделей, достигающих точности GPT-4. Они предлагают двухэтапный метод тюнинга инструкций, который, как оказалось, существенно улучшает результаты LLM на zero-shot. Для этого используется ретривер, который берет запрос в виде контекста диалога и по нему тащит из базы релевантные документы. Затем эти доки (top-n, или суммаризация самой верхушки) отправляются в LLM для уточнения ответа.

Из грустного: ни кода, ни весов, ни демки. Ждем.