Друзья, свершилось. Сегодня мы рады сообщить вам о релизе в открытый доступ нейросетевой модели, которая лежит в основе сервиса GigaChat.
Про то, что такое GigaChat и как мы его обучаем, вы можете прочитать в нашей предыдущей статьеЧитать полностью »
RuGPT3 - коллекция генеративных моделей от Сбер
Проводим автоматическое тестирование циклическим перебором вариантов
Работаем в Colab, тестируем Small, Mediub, Large.
Параметры генерации совершенно неоптимизированы - это первый заход, чтобы посмотреть исходную ситуацию и сравнивать по мере улучшения.
Читать полностью »
На днях я наткнулся на одно любопытное видео:
Моей первой реакцией было Братан, хорош, давай, давай, вперёд! Контент в кайф, можно ещё? Вообще красавчик! Можно вот этого вот почаще? отрицание и усталость, потому что всё это я уже слышу с разной интенсивностью на протяжении лет пяти, в зависимости от текущих объектов хайпа. В этом посте я попытаюсь разобраться, что из сказанного в видео является правдой.
Утверждения:
В посте расскажу о моем успешном взаимодействии с некоммерческим проектом ЗабастКом, который поддерживает наемных работников в отстаивании своих трудовых прав и интересов. Моя цель была реализовать что-то похожее на ML4SG проект, где волонтеры-специалисты по анализу данных направляют свою энергию на пользу обществу. Например, применяют алгоритмы искусственного интеллекта для спасения потерявшихся людей, для мониторинга качества воздуха или для анализа новостного потока.
Для Забасткома получилось улучшить систему автоматической обработки новостей с помощью алгоритмов машинного обучения. Это привело к увеличению охвата важных событий и уменьшению ручного труда редакторов. Добавлю, что работа с ребятами была похожа на мечту любого DS специалиста: "заказчик" легко шел на контакт; присутствовала заинтересованность и неплохое понимание ML алгоритмов; некоторая продакшн-система уже функционировала; данные для обучения алгоритмов легко собирались. А под катом — поделюсь подробностями и кодом.
Сегодня я вам расскажу о своем методе для изучения иностранных языков.
С чего начать изучение нового языка? Чаще всего люди на раннем этапе используют стандартный лексико-грамматический метод с доминированием письменного языка, который показал себя медленным и весьма скучным — вам чаще всего нужна зашкаливающая мотивация, чтобы не бросить где-то посередине.
Я предлагаю начать сразу с видео:
Эрзянский язык из финно-угорской семьи – один из официальных в республике Мордовия, и на нём говорят сотни тысяч людей, но для него до сих пор не было почти никаких технологий машинного перевода, кроме простых словарей. Я попробовал создать первую нейросеть, способную переводить с эрзянского на русский (и с натяжкой ещё на 10 языков) и обратно не только слова, но и целые предложения.
Пока её качество оставляет желать лучшего, но пробовать пользоваться уже можно.
Как я собирал для этого тексты и обучал модели – под катом.
Если вам хочется разбавить общение в telegram чате нелепыми, но зачастую меткими и смешными комментариями, или вы ищете информацию по интеграции языковой модели в бота, или хотите сами обучить языковые модели на данных с 2ch, то в этой статье описаны шаги, как это сделать.
Запустил бота, которого можно добавлять в чаты, и он будет отвечать на сообщения, как на посты на 2ch.hk/b/.
Для этого:
Был собран датасет постов с 2ch
Была обучена Читать полностью »
Многие из нас ежедневно пользуются поисковыми системами, голосовыми помощниками и переводчиками текстов. Появление этих технологий стало возможным благодаря компьютерной лингвистике — области искусственного интеллекта, которая занимается описанием естественных языков при помощи математических моделей. Рассказываем, что такое компьютерная лингвистика и обработка естественного языка, какие задачи они решают и как помогают расширять возможности людей с инвалидностью.
Благодарим Елену Герасимову, руководителя отдела дополнительного профессионального образования в Нетологии, ранее руководившую направлением «Читать полностью »
