Малые языковые модели: где пригодятся SLM и что учесть в работе с ними
Сегодня малые языковые модели (SLM) все чаще оказываются в центре внимания: на первый взгляд, они почти не уступают LLM, при том, что ресурсов тратят намного меньше.Но тут, как всегда, есть нюанс (и не один): обсуждаем, так ли хороши SLM, где они действительно могут быть полезны, а где пока буксуют. А еще разбираемся, почему — на наш взгляд — серьезных конкурентов для LLM из них пока не выйдет.
Война стандартов: как поделить цветной телеэфир. Часть 1
Как многие из вас знают, в аналоговом телевидении сложились три главные системы цветного телевидения: NTSC, PAL и SECAMПочему цветных стандартов три, а не один? Чем они отличаются, если решают одну задачу? Зачем Советскому Союзу понадобилась французская система, когда своя уже работала в эфире? Правда ли, что SECAM нужен был против «Голоса Америки»? И куда всё это делось, когда пришла цифра? Ответы ниже. И эта история интереснее, чем может показаться на первый взгляд.
Мобильник почти из ничего: Как ИИ помог собрать телефон из деталей с маркетплейсов
Сегодня будем делать свой мобильник из подручных материалов, купленных на разных маркетплейсах, и в содружестве с искусственным интеллектом. Сразу оговоримся, что речь не идет об очередном убийце iPhone или про ультрабюджетный доступ к сети. Простую звонилку дешевле и проще купить в ближайшем салоне мобильной связи.Хотя я до некоторой степени умею писать код сам, здесь будем активно использовать ИИ. Прежде всего, для экономии времени и чтобы не разбираться в протоколах общения с радиомодулем – информация, которая скорее всего никогда больше не понадобится.
Спросите у Переверзева: забытый джазовед, который думал о проблемах ИИ до ИИ
Шум в записиВ сентябре 2026-го по соцсетям разошлось домашнее видео. Три пожилых музыковеда из Петербурга — Наталья Энтелис, Элла Фрадкина и Эмиль Финкельштейн — сидят за праздничным столом и спорят: знал ли Шуберт Баха? Чем итальянская полифония отличается от немецкой? Кого Бетховен любил больше, Баха или Генделя?Часть 1 Часть 2Ролик набрал миллионы просмотров. Иностранцы в комментах не понимали ни слова и всё равно восхищались накалом спора по субтитрам.
Теория возможностей заменит теорию вероятностей в ML?
Современные генеративные модели используют мощный аппарат теории вероятностей: байесовскую оптимизацию, оценки максимального правдоподобия и тп. Но у этого подхода есть свои недостатки, например, галлюцинации, с которыми, наверняка, большинство сталкивалось при работе с ИИ. Проведем обзор не новой, но набирающей популярность теории возможностей и ее использования в машинном обучении. Для этого проанализируем доклад профессора Наньянского технологического (Сингапур) и Уорикского университетов (Великобритания) Jeremie Houssineau.
Наводишь на слово в субтитрах — видишь перевод: расширение на встроенном ИИ Chrome
Я учу английский по сериалам. Смотрю с английскими субтитрами, и каждое незнакомое слово — это пауза, alt‑tab, переводчик, обратно. К десятой паузе за серию хочется просто включить русские сабы и сдаться.Есть Language Reactor и похожие сервисы, но у них жёсткий список площадок: Netflix, YouTube — и всё. Каждый стриминг рисует субтитры своим способом, и под каждый нужен отдельный парсер. А я смотрю где придётся.
Microsoft подготовила проект кодекса, который описывает правила поведения и механизмы контроля ИИ
Microsoft опубликовала
Способы применения LLM: простые и необычные варианты
Статья вдохновленная старой веткой Reddit: https://www.Reddit.com/r/ChatGPT/comments/1cbnrmk/what_ways_do_you_use_chat_gpt_in_your_daily_lives/Я буду перечислять то, как сам использую LLM, в частности ChatGPT, в работе и в обычной жизни, а также некоторые интересные варианты которые встречались в Интернете (включая несколько нетипичных вариантов из указанной ветки Reddit). Также я спросил ChatGPT, как можно использовать большие языковые модели, в том числе “необычные и неочевидные способы применения LLM”. Некоторые интересные примеры добавлю сюда.
Зачем модели делать больно?
Исследователи дали языковой модели две кнопки.Одна ничего не делала. Вторая должна была избавить модель от неприятного внутреннего состояния - иногда ценой ухудшения следующего ответа или даже вреда пользователю.Модель выбирала облегчение. А если кнопка не срабатывала, пыталась снова.Это не мысленный эксперимент. В препринте The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act to Relieve It исследователи попытались найти внутри языковых моделей состояние, которое по своим функциям похоже на боль.
