Amministrazione trasparente

I moderni LLM possono elaborare input molto lunghi, con finestre di contesto che raggiungono centinaia di migliaia di token, ma spesso non riescono a integrarne le informazioni nel loro complesso (e.g., risoluzione di catene causali, tracciamento dello stato delle entità menzionate). Il/la candidato/a selezionato/a si occuperà di ricercare tecniche per migliorare le capacità di long-context reasoning a partire da testi con una chiara struttura esplicita (enciclopedie, documentazione tecnica) fino a testi narrativi, dove la struttura implicita obbliga il modello a ragionare sull'intero testo anziché appoggiarsi a riferimenti espliciti ed eventualmente a utilizzare informazioni presenti all'interno di basi documentali esterne.