nlp.
BioNNE-L — соревнование по нормализации биомедицинских именованных сущностей на русском и английском языках
Привет, Хабр!Я — Андрей Саховский, исследователь SberAI и аспирант Сколтеха. Занимаюсь биомедицинским NLP, интересуюсь графами знаний, задачами извлечения информации из текстов медицинской тематики, языковыми моделями в хемоинформатике. Если вам тоже интересны эти научные области, обратите внимание на соревнование BioNNE‑L, которое организует наша команда исследователей из AIRI, МГУ и SberAI и которому будет посвящён этот текст.
Уроки химии: AMORE проверит готовность химических языковых моделей
Привет! Мы, команда NLP‑исследователей из AIRI и Сбера, опубликовали недавно результаты исследования того, как языковые модели справляются с химическими задачами. Дело в том, что в последние годы интеграция методов обработки естественного языка в области химии неуклонно растёт, и это открывает новые горизонты для открытия лекарств. Однако возникает важный вопрос: действительно ли современные языковые модели научились понимать молекулы, или они просто запоминают их текстовые представления?Чтобы выяснить это, мы создали ♡AMORE
Встречаем YandexGPT 5 — в Алисе, облаке и опенсорсе
Привет, меня зовут Андрей Бут, я представляю команду разработки YandexGPT. Сегодня мы анонсируем новое поколение наших больших языковых моделей — YandexGPT 5.
Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса
Привет, Хабр! Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе. Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода.В этой статье я расскажу:почему нужно делать перевод именно с контекстом, на уровне документов, а не отдельных предложений;
Большой обзор больших языковых моделей
Большая языковая модель — что это такое?LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это тип модели машинного обучения (или тип модели глубокого обучения), основанный на больших объёмах данных, который может выполнять любые задачи по обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP).Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста. Чаще всего реализована в виде диалогового агента, с которым можно общаться в разговорной форме.NLP
DeepSeek-R1 для чайников
В последние месяцы всё чаще слышим про «reasoning-модели», способные не просто продолжать текст, а действительно шаг за шагом решать сложнейшие задачи цепочкой рассуждений (chain-of-thought). Впервые такой подход эффектно показали в OpenAI o1, но, к сожалению, подробности там остаются секретными. Недавно же команда DeepSeek наделала шуму с открытыми вариантами R1 и R1-Zero, созданными поверх их собственной большой MoE-модели DeepSeek-V3. В этом посте я не стану углубляться в вопрос «чья модель лучше — o1 или R1». Зато разберу, какие главные технические детали
Кремниевая долина в восторге от китайской модели ИИ. Колонка WSJ о моделях DeepSeek
DeepSeek называют «поразительной и впечатляющей», несмотря на использование менее совершенных чипов.Китайская компания в сфере искусственного интеллекта заставила Кремниевую долину недоумевать, как её программистам удалось почти сравняться с американскими конкурентами, используя более слабые чипы.
Быстрый матчинг товаров на маркетплейсе Wildberries
Привет! Меня зовут Павел Саликов, я Senior ML-инженер в команде Дубликатов Товаров Wildberries. В этой статье расскажу про наше решение матчинга товаров на маркетплейсе и про то, как удалось сделать его быстрым.Что такое матчинг?Цель матчинга — предложить пользователю идентичные товары другого продавца, чтобы можно было купить товар дешевле либо с более быстрой доставкой. Вот такие блоки вы можете видеть на сайте или в приложении:
