Привет, на связи Юлия Рогозина, бизнес-аналитик Шерпа Роботикс. Сегодня я перевела для вас статью про то, какие недостатки есть у языковых моделей в плане вычислений, а также, как учёные продолжают совершенствовать методы решения простейших задач.
Рубрика «llm» - 16
Как улучшить понимание чисел в языковых моделях?
2024-12-02 в 13:25, admin, рубрики: llm, искусственный интеллектГенерация дополненного извлечения (RAG): от теории к реализации LangChain
2024-12-02 в 9:55, admin, рубрики: LangChain, llm, OpenAI, python, rag, weaviateОт теории из оригинальной академической статьи до ее реализации на Python с OpenAI, Weaviate и LangChain
Эффективный деплой многозадачного сервера с LLM
2024-11-29 в 14:21, admin, рубрики: llm, искусственный интеллект
Псст, ИИ нужен? 5 полезных инструментов для разработчика
2024-11-29 в 12:48, admin, рубрики: llm, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка, языковые модели
Почему LLM так плохо играют в шахматы (и что с этим делать)
2024-11-29 в 10:10, admin, рубрики: gpt 3.5-turbo, gpt 4.0, gpt-4 omni, gpt-4o, llama, llama 3.1, llm, большие языковые модели, шахматы
В своём последнем посте я говорил об одной загадке: все большие языковые модели (LLM) ужасно играют в шахматы. Все, за исключением gpt-3.5-turbo-instructЧитать полностью »
Забудьте про рутину: AI-ассистент для оценки кандидатов и подбора персонала
2024-11-29 в 7:15, admin, рубрики: llm, rag, искусственный интеллект, оценка персонала, подбор персонала, резюме, телеграм-бот, телеграм-ботыВ мире, где технологии стремительно развиваются, HR-специалисты и рекрутеры сталкиваются с новыми вызовами. Отбор кандидатов, оценка их навыков и компетенций, а также составление тестовых заданий — все это требует значительных временных и человеческих ресурсов.
Но что, если можно было бы автоматизировать значительную часть этих процессов, сохранив при этом высокий уровень точности и персонализации?
От слов к делу: Практические кейсы применения NLP в Ингосстрахе
2024-11-28 в 10:07, admin, рубрики: AI, data science, llm, machine learning, nlp, бенчмаркиКогда говорят про ИИ в страховании, все обычно представляют классический ML и вероятностные модели (они конечно же имеются у нас в большом количестве). Страховая отрасль богата всевозможными данными (телеметрия с авто, внешние условия, данные с сайтов и партнёров, и прочее). Все эти большие данные нужны для создания лучших предложений клиентам в рамках кастомизируемых и вариативных страховых продуктах.
Именно с ними работают математики, которых, чтобы было веселее, в страховании называют сложно выговариваемыми словами «актуарии» и «андеррайтеры».
Почти все бенчмарки для измерения ИИ — ужасны. Колонка MIT Technology Review
2024-11-28 в 7:45, admin, рубрики: AI, llm, бенчмарки, ИИ, искусственный интеллект, критерии оценки
Многие из самых популярных бенчмарков для моделей ИИ устарели или плохо разработаны.
Дисклеймер: это вольный перевод статьиЧитать полностью »
Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей
2024-11-28 в 7:02, admin, рубрики: llm, ml, ml-метрики, бенчмарки, машинное обучение, метрики, нейросети, оценка качества, языковые модели
Привет, меня зовут Ирина Барская, и я руководитель службы аналитики и исследований в Яндексе. А это значит, что я и моя команда каждый день думаем, как оценивать качество работы генеративных моделей, какие при этом смотреть метрики, как вообще понять, хорошая ли модель у нас получилась.
Как заставить ИИ на базе LLM писать полноценные приложения на HTML + CSS + JavaScript
2024-11-27 в 11:19, admin, рубрики: AI, chatgpt, html, javascript, llm, miniapp, OpenAI, telegrambot, web
Зачем вообще это делать?
Во первых это настоящий вызов современным LLM моделям и очень интересно как разные модели будут справляться с такой задачей.