llm. - страница 2

llm.

ИИ-Дед Мороз: создаём новогодние видео-открытки с YandexART и YandexGPT

— Так‑с‑так‑с, открытки с Дедом Морозом: сделаю одну!— А ты уже сгенерировал открытку с Дедом Морозом?(источник)

продолжить чтение

Самые продвинутые LLM дают прогнозы своего развития на 2025 год

Я задал следующий вопрос наиболее популярным LLM.Сделай прогноз на 2025 год.Какие существенные изменения произойдут в области разработки и внедрения систем ИИ по сравнению с текущим уровнем и какие принципиально новые уровни будут достигнуты. Как в связи с этим изменится наша жизнь. Ответ должен быть конкретным и реалистичным.

продолжить чтение

Будущее LLM в XS, S, M и других размерах

продолжить чтение

Super Ethical Reality: о чем нужно задуматься прежде, чем использовать LLM в разработке

Стоит ли нам доверять тому, что не способно осознавать последствий своих действий? Кажется, что ответ очевиден, но по мере развития ниши лингвистических моделей мы всё чаще поручаем ИИ выполнять за нас часть рутинных задач.Меня зовут София, я сотрудница RnD-отдела компании Raft

продолжить чтение

Deepseek V3 становится самой мощной открытой языковой моделью в Китае на сегодня

Китайская компания Deepseek только что выпустила свою самую мощную языковую модель. Первые тесты показывают, что новая модель V3 может конкурировать с ведущими проприетарными моделями в отрасли и демонстрирует значительное улучшение в задачах логического мышления.Модель, доступная на Github, использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 671 миллиард, из которых 37 миллиардов активируются для каждого токена. Это значительное увеличение по сравнению с V2, которая имеет 236 миллиардов параметров, из которых 21 миллиард активен во время вывода.

продолжить чтение

RAG в техподдержке: проблемы и пути улучшения

Технология RAG в последнее время получила широкое распространение в сфере техподдержки. Её основная идея заключается в том, чтобы перед генерацией ответа модель делала поиск по документации компании и добавляла найденные фрагменты в промпт. Предполагалось, что это позволит ускорить работу операторов и повысить точность ответов. Однако, как показывает практика, при использовании RAG возникает ряд ограничений и сложностей. В этой статье рассмотрим основные проблемы, влияние на метрики поддержки и возможные пути улучшения.1. Ограничения поиска по документации

продолжить чтение

Законы масштабирования – архитектура O1 Pro — Инфраструктура синтетических данных, RLAIF, токеномика вычислений

С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИ

продолжить чтение

Как оценивать ваш RAG-пайплайн и валидировать качество ответов LLM

Все работают на RAGRAG-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.

продолжить чтение

ИИ-агенты: от теории к практике

ВступлениеОдними из наиболее интересных подходов в создании AI-систем в 2024 году являются агенты (agents, agentic AI systems) и мультиагентные системы (multi-agent systems).Оба они показывают большую эффективность при решении многих задач и позволяют решать более сложные задачи с помощью LLM

продолжить чтение

Как устроена Лаборатория Инноваций СИБУРа и зачем она нужна

Создавать инновации быстро и гибко можно в стартапе или небольшой компании, но что, если ты промышленный гигант с более чем 25 заводами по всей стране, отлаженными процессами и бюджетированием, заточенными под беспрерывное производство, в котором каждая секунда на учёте и некогда экспериментировать? Как реализовывать смелые идеи в таких условиях?

продолжить чтение

Rambler's Top100