Всем привет, в этой статье я хотел бы рассказать о создании скрипта для рерайта постов Telegram каналов с помощью LLM модели и их публикации у себя на канале.
Первое, что нам потребуется это локально поднятая LLM модель, для обработки постов - их видоизменения.
Второе сам скрипт.
Импортируем нужные библиотеки:
Читать полностью »Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог.
Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать.
Мы так давно ждали, и, наконец, свершилось! В русском языке появилась новая, по-настоящему "понимающая" модель. По результатам тестов Russian SuperGLUEЧитать полностью »
Читая с утра новостную ленту – я обнаружил в ней очередное апокалипсическое предсказание. На этот раз от Элиезера Юдковского – известного рационального блогера, сооснователя Института Исследования Искусственного Интеллекта, более известного на Хабре как автор научно-популярного фанфика «Гарри Поттер и методы рационализма».
Недавно натолкнулся на вопрос в чате ODS: почему алгоритм, генерирующий текст буква-за-буквой, сэмплит буквы не из p (вектор вероятностей следующей буквы, предсказанный языковой моделью), а из p'=softmax(log(p)/t) (где t — это ещё какой-то непонятный положительный скаляр)?
Быстрый и непонятный ответ: t — это "температура", и она позволяет управлять разнообразием генерируемых текстов. А ради длинного и детального ответа, собственно, и написан этот пост.
