Рубрика «nlp» - 2

в 9:39, , рубрики: AI, graphrag, ner, nlp, rag

Задумывались ли вы, кто на самом деле находится по ту сторону телефонной линии или чата? В современном мире за приятным голосом неизвестного абонента или ненавязчивым текстовым сообщением часто скрывается вовсе не человек, а искусственный интеллект. Этот робот обучен выполнять задачи маркетинга и клиентской поддержки. Но когда мы пишем негативный фидбек или выражаем свои пожелания, то надеемся если не на изменения, то хотя бы на эмоциональную реакцию. Но ИИ такой ответ — не по силам.

Всем привет, меня зовут Никита Сергиевский. Я —Читать полностью »

в 9:10, , рубрики: AI, llm, ml, nlp, OpenAI, ИИ, искусственный интеллект, нейросети
Почему OpenAI откладывает релиз ChatGPT-5? Все дело в недостатке данных - 1

Новый проект OpenAI в области искусственного интеллекта, получивший кодовое название Orion, столкнулся с множеством проблем. Он отстает от графика и требует огромных затрат. Неясно, когда и будет ли он работать. Возможно, в мире недостаточно данных, чтобы сделать его достаточно умным.

Дисклеймер: это вольный перевод Читать полностью »

в 10:00, , рубрики: genai, generative models, llm, machine learning, nlp, rag, rag pipeline

Привет! В этом посте мы поговорим подробно про RAG на каждом его этапе, его текущее развитие на момент написания статьи и про другие модификации. В прошлой статье я писал про промптинг, советую глянуть 👀

Основы и продвинутые техники RAG - 1

Интро

Читать полностью »

в 6:14, , рубрики: AI, big data, llm, llm-модели, nlp, rag, rag pipeline, база знаний, искусственный интеллект, языковые модели
Все работают на RAG

Все работают на RAG

RAG-системы становятся все популярнее в корпоративной среде, но их эффективное внедрение и качественная оценка остается сложной задачей. Один из типичных примеров — создание чат-ботов, отвечающих на вопросы пользователей с опорой на корпоративную базу знаний. И которые, вроде бы, заводятся и работают, и делают это даже неплохо, но всегда хочется получше.

Читать полностью »

в 6:23, , рубрики: big data, data, data en, llm, llm-приложения, machine learning, nlp, агенты

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 »

в 12:27, , рубрики: llm, LLM в социальной инженерии, nlp
SLAVA: бенчмарк социально-политического ландшафта и ценностного анализа.

SLAVA: бенчмарк социально-политического ландшафта и ценностного анализа.

В предыдущей статье мы обсудили важный вопросЧитать полностью »

в 9:02, , рубрики: nlp, интерпретация, машинное обучение

Хотите наладить разметку данных с помощью LLM или сделать чат-бота с определенной личностью? Хорошей идеей будет показать модели несколько примеров, то есть сделать in-context или few-shot learning. Такой подход позволяет с минимальными затратами, без дополнительного обучения влиять на качество работы языковой модели. Впервые этот эффект был обнаружен при применении GPT-2, которая могла отвечать на вопросы, суммаризировать и переводить тексты без явного дообучения на эти задачи. Это событие положило начало современной эпохе языковых моделей.

Читать полностью »

в 12:38, , рубрики: cpu, gpu, GPU-ускорители, nlp, Nvidia, видеокарта, Видеокарты, нейросети, потребительские видеокарты, серверные GPU
Чем серверные GPU-ускорители отличаются от потребительских видеокарт - 1

Привет! Сегодня посвятим наш спич разговорам о видеокартах, их различиям и вопросам импортозамещения технологий.

Читать полностью »

в 6:00, , рубрики: keras, machine learning, natural language processing, nlp, python, pytorch, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка

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 »

в 6:30, , рубрики: machine learning, natural language processing, nlp, NLTK, python, spacy, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, пайтон

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 »
123...10...13
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js