bert.
Как решать задачу NER на практике
Всем привет! Меня зовут Максим. Я NLP‑инженер в red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. Сегодня я расскажу о том, как решать задачу NER на практике. Теории будет по минимуму — вместо неё разберёмся, как решать задачу руками: подходы, ресурсы, код на Python. Сегодня в меню:Что такое NERПонимание целей и задачРабота с даннымиМоделированиеСоздание сервиса на основе модели Давайте начинать!Что такое NER
Создание системы по управлению цифровыми активами для базы данных PostGIS. Часть 3. Семантические связи между таблицами
Здравствуйте, уважаемые читатели Хабра! Это заключительная третья часть (первая и вторая) о создании основного функционала MVP (Minimum Value Product) системы по управлению цифровыми активами для базы данных PostGIS. Полный перечень возможностей разрабатываемого проекта представлен на картинке ниже.
Трёхстрочный Deep Learning: 20 примеров нейросетевой магии
В 2012 году команда из Торонто потрясла мир компьютерного зрения: их нейросеть AlexNet распознавала объекты на фотографиях лучше любого алгоритма, написанного вручную. Код занимал тысячи строк, требовал двух видеокарт и недель обучения. Сегодня вы можете превзойти AlexNet одной строкой кода, а модель загрузится за секунды.
Как мы сделали альтернативную систему метчинга товаров в X5 Digital: опыт, грабли и результат
Привет, Хабр! Меня всё ещё зовут Данила Федюкин, и я продолжаю быть тимлидом в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается метчингом. В прошлый раз я рассказывал, как мы перешли на собственную систему рекомендаций, а в этот раз о том, как делаем то же самое, но с метчингом товаров.X5 Digital – один из цифровых бизнесов Х5. Мы работаем в режиме Highload с RPS в 7500 и отвечаем за всю онлайн-доставку в более чем 1000 городах и населённых пунктах России.Этот канал постоянно растёт. В 2024 году покупатели Х5 совершили свыше 119,5 млн заказов продуктов на дом.
Фильтруем политику и нецензурщину: как в «Эвоторе» защищают клиентский чат
В мире высоких технологий все больше и больше компаний внедряют голосовых и чат‑ассистентов в различные сегменты рабочих процессов. Они помогают обрабатывать рутинные задачи, ускоряют взаимодействие с пользователями и снижают нагрузку на сотрудников. Компания «Эвотор» находится в числе тех, кто активно занимается разработкой ассистента поддержки на базе llm — Евы, которая уже помогает тысячам пользователей ежедневно.
Исследования показали, что попытка придать ИИ человеческое звучание происходит за счет потери смысла
BERT — это всего лишь одноэтапная диффузия текста
Некоторое время назад компания Google DeepMind представила Gemini Diffusion — экспериментальную языковую модель, генерирующую текст методом диффузии. В отличие от традиционных моделей, написанных в стиле GPT и генерирующих слово за словом, Gemini создаёт текст целыми блоками, пошагово уточняя случайный шум.Я прочитал статью «Large Language Diffusion Models» — и с удивлением узнал, что дискретная диффузия языка представляет собой просто обобщение метода генерации пропущенного токена (MLM), практикуемого уже с 2018
Сможет ли языковая модель научиться читать биржевые графики? Эксперимент с LLM на данных Московской биржи
Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.
