"Вы когда-нибудь задумывались, каково это - органично сочетать технологию с творчеством?"
Привет, меня зовут Ден, и я всегда был на переднем крае технологического прогресса, движимый неутолимым любопытством к технической и творческой сторонам нашего цифрового мира, сегодня мы поговорим о LLM…
Сколько раз вы были свидетелями судейства на хакатонах, которое, на первый взгляд, казалось неверным? Думаем, таких случаев было много.
Сегодня мы посмотрим на результаты AI Product Hack и постараемся разобраться в том, кто после присуждения мест оказался прав: раздосадованные поражением участники команд или судьи.
В частности мы будем рассматривать кейс компании Raft - “Мониторинг токсичного контента в AI-продуктах”.
И для чего мы решили создать бенчмарк для проверки рускоязычных LLM?
Неотъемлемой частью цифровой реальности стало использование больших языковых моделейЧитать полностью »
Когнитивные способности LLM можно оценивать по способности мыслить логически и строить цепочки рассуждений, а можно по способности разгадывать загадки, требующие смекалки и нестандартного мышления. Почему-то всё внимание направлено только на первое и совсем не исследовано второе.
Люди в разной степени владеют этими навыками, а как это у моделей?
Токсичность в интернете — распространенная проблема, с которой сталкивался каждый. В период бурного развития AI само собой напрашивается решение для автоматического удаления токсичных паттернов с сохранением исходного смысла и оригинального стиля автора. Один из таких подходов - использование NLP seq2seq моделей, которые мы обучаем на парах (тоcкичное предложение; нетоксичное предложение):
«Лучшая броманс» в мире технологий столкнулся с суровой реальностью: OpenAI пыталась изменить условия сделки с Microsoft, в то время как софтверный гигант искал способы снизить свои риски в отношении стартапа.
Привет! В прошлой статье мы рассказали про эволюцию подходов к обучению мультимодальных больших языковых моделей для решения задачи понимания видео. Сегодня хотим рассказать о том, как мы учим LLM понимать видео и поддерживать диалог по ним на русском языке, и как мы оцениваем этот навык, чтобы сравнивать разные модели между собой.
Большие языковые модели прочно засели в новостном пространстве, позволяя изменить подход к огромному количеству задач и дразня новой технологической революцией. Однако основной прогресс LLM сейчас происходит в компаниях, фокусирующихся на предоставлении LLM как сервиса, используя специфические технические и инфраструктурные решения. Это оставляет энтузиастам, собирающим своего собственного локального цифрового помощника, малые модели с открытыми весами. И модели эти, как кажется, будут отставать от старших братьев.
