bert.

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.

продолжить чтение

Исследования показали, что попытка придать ИИ человеческое звучание происходит за счет потери смысла

продолжить чтение

Qwen3Guard: следующий шаг в модерации и контроле контента

продолжить чтение

Как мы построили систему матчинга товаров с помощью трансформеров и LLM

Привет! Мы — команда ML-разработчиков «Магнит Фудтех», входящей в состав бизнес-группы Магнит OMNI. Меня зовут Виктория Костерина, я тимлид команды. В этой статье мы вместе с моим коллегой, ML-инженером Богданом Тонанайским, рассказываем, как создавали систему автоматического сопоставления товаров между ассортиментом конкурентов и товарами «Магнита».

продолжить чтение

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

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

Как мы внедряли аспектно-ориентированный анализ тональности: опыт Naumen

продолжить чтение

Стирая языковые границы для NLP-датасетов

Всем привет. В этом посте расскажем, как мы тестировали БЯМ для переноса англоязычных датасетов на русский. «Мы» — это ваш покорный слуга и ребята из ФИЦ ИУ РАН. Пост по факту перевод нашей научной статьи, которая была опубликована еще в апреле, но вот руки до поста дошли только сейчас.

продолжить чтение

15 примеров применения Natural Language Processing

Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.

продолжить чтение

RuModernBERT и USER2: эволюция русскоязычных энкодеров

Привет, Хабр!В прошлом году одним из направлений работы R&D команды в AI VK были энкодеры текстов:

продолжить чтение

12
Rambler's Top100