Рубрика «machine learning»

На каждой технической конференции в последнее время обязательно звучит слово «агенты». Они преподносятся по разному: и как следующая ступенька после RAG, и как серебряная пуля для всех проблем, и как абсолютная замена всех классических пайплайнов. А кто еще не использует агентов — безнадежно отстал от прогресса.

Классика, LLM-ассистент и LLM-агент

Классика, LLM-ассистент и LLM-агент

Читать полностью »

T-Lite и T-Pro – открытые русскоязычные опенсорс-модели на 7 и на 32 млрд параметров - 1

Всем привет! Я Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Руковожу командой разработки фундаментальных моделей. 

Читать полностью »

Запускаем 8B LLM в браузере: AQLM.rs - 1

Меня долгое время интересовал запуск больших языковых моделей на пользовательских устройствах: есть что‑то в том, чтобы запустить одну из лучших языковых моделей на обычном домашнем компьютере или на мобильном телефоне, помещающемся в карман.

В этом посте я расскажу о своём пет‑проекте AQLM.rsЧитать полностью »

1. Введение

В предыдущих статьях мы рассмотрели теоретические основы NLP, включая базовые понятия, такие как токенизация, стемминг, лемматизация и другие. Мы также поработали с библиотеками NLTK и spaCy и выполнили простые задания по обработке текста.

В этой статье мы продолжим изучение NLP и перейдем к более продвинутым темам, которые являются главными для построения современных приложений и моделей в области обработки естественного языка. А также создадим и обучим модели самостоятельно, используя TensorFlow/Keras и PyTorch.

Читать полностью »

1. Введение

В прошлой статье мы с вами изучили теоретические основы обработки естественного языка (NLP) и теперь готовы перейти к практике. В мире NLP выбор подходящего языка программирования и инструментов играет ключевую роль в успешной реализации проектов. Одним из наиболее популярных языков для решения задач в этой области является Python. Его простота, читаемость и поддержка мощных библиотек делают его идеальным выбором для разработчиков.

Читать полностью »

Итак, друзья, продолжаем тему прогнозирования временных рядов с помощью Chronos.

Напомню, что Chronos это фреймворк от компании Amazon — простой, но эффективный фрэймворк для предобученных вероятностных моделей временных рядов.

Читать полностью »

Когда 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».

Читать полностью »

Добрый день! Меня зовут Саша Беляев и сейчас я лидирую несколько направлений разработки вокруг аналитики, AI/ML, AB-test, внутри Х5 в продукте CVM. Подробнее о моём опыте можно посмотреть тут. Сегодня я хочу поделиться своими мыслями о проблемах, которые возникают при передаче в промышленную эксплуатацию решений на базе AI, а также попробую сформировать некоторый набор рекомендаций, которые смогут кому-нибудь облегчить жизнь в будущем.

Читать полностью »

Ученые часто вдохновляется нашими или животными биологическими структурами: CNN, MLP, Backprop, и для многих других исследований можно найти сходства в реальном мире. Недавно вышла статья, которая делает то же самое, но для RAG (Retrieval-Augmented Generation). В некотором роде, это недостающая современным LLM долгосрочная память. Это понятно, а причем тут неокортекст, гиппокамп и другие сложные слова? Давайте посмотрим.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js