Сравнение low-code редакторов для разработки приложений на основе LLM
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью с анализом low-code редакторов для разработки пайплайнов на базе LLM-моделей. Тема сравнения пайплайнов назревала давно, так как мы активно используем данные редакторы в своей работе и зачастую сталкиваемся с различными ограничениями решений. Данная статья будет полезна командам, которые только выбирают среду разработки пайплайнов для своих LLM-приложений и ИИ-агентов, а также тем, кто ищет лучший редактор для решения своих задач.Введение
Зачем бизнесу LLM: стратегический взгляд
© Генерация автораВведение: почему LLM — ваш следующий стратегический шагЗнакомо: «Давай что-нибудь уже сделаем с этими LLM»? Согласно исследованию McKinsey, 78% руководителей рассматривают ИИ как стратегический актив, но лишь 17% знают, как его внедрить. → McKinsey The state of AI, март 2025Болевые точки бизнеса
Квантизация
Автор статьи: Марк Блуменау - Сотрудник научно-исследовательских институтов ФИАН, ИЗМИРАН, ИФТТ, преподаватель Школы Высшей Математики
Как научить модель рассуждать, не переобучая её, меньше чем за 10$
ВведениеЭто статья обобщение моего исследования передачи знаний от большой модели с замороженными весами в малую модель, которую мы будем обучать через расширенный механизм кросс внимания или проще говоря через LLM модули. Оригинальное исследование доступно по ссылке: arxiv.org/abs/2502.08213 . Репозиторий с кодом и весами доступен на Hugging Face: LLM модули.
