RLM: рекурсивные вызовы моделей вместо RAG для длинного контекста
RLM (рекурсивная языковая модель) решает проблему деградации качества LLM на длинном контексте: модель сама пишет код для анализа данных, рекурсивно вызывает саб-модели для непонятных фрагментов и агрегирует результат. Это дешевле и точнее, чем RAG, и работает с любой моделью без переобучения.
RLM (рекурсивная языковая модель) решает проблему деградации качества LLM на длинном контексте: модель сама пишет код для анализа данных, рекурсивно вызывает саб-модели для непонятных фрагментов и агрегирует результат. Это дешевле и точнее, чем RAG, и работает с любой моделью без переобучения.
Для оператора входа в AI (buyanov.io) RLM — это готовый паттерн для построения оркестрации моделей: можно внедрить RLM как обёртку над LLM для обработки больших объёмов данных (код, документы) без потери качества. Это позволит создавать агентов, которые сами пишут код для анализа и рекурсивно уточняют детали, что критично для автоматизации сложных задач. Также идея гибрида RLM+RAG подходит для проектирования архитектуры: быстрые ответы через RAG, глубокий анализ через RLM.