Данные не кончатся: как LLM навсегда изменили сбор и разметку мультимодальных данных и привели нас к SynthOps
Привет! Эта статья посвящена синтетическим данным и тому, как сбор данных и их разметка изменились навсегда. Поговорим про мультимодальную синтетику (аудио и изображения), генераторы, валидаторы, примеры классных генераций, датасеты, роль LLMок в этих процессах и трансформацию привычных пайпланов в концепцию SynthOps, которая требует других подходов по работе с данными. Я достаточно долгое время разрабатывал софт для разметки всего и вся любой сложности, рассказывал про то как LLMки пришли на замену (или помощь) людям в текстовых и мультимодальных данных
End-to-end вместо трёх костылей: как мы обошли OCR и выиграли по скорости и точности
Привет, чемпионы!
Готовим данные для LLM: открытые инструменты для нормализации, очистки и не только
Компании активно внедряют у себя решения на основе больших языковых моделей: боты техподдержки, умный поиск по базе знаний, выявление мошенников в диалоге или HR-ассистенты.
DataHub: Как интеллектуальный хаб данных меняет правила игры на рынке кредитования и займов
Финансовый рынок цифровизируется с невероятной скоростью: клиенты ждут персональных предложений за пару кликов, банки и МФО ищут качественных заемщиков, а партнеры — удобные и технологичные инструменты для монетизации трафика. На стыке этих интересов возникает потребность в принципиально новых решениях. Старые методы лидогенерации и скоринга уже не справляются: они либо не дают нужной глубины анализа.Именно этот разрыв между потребностями рынка и существующими возможностями закрывает платформа DataHub
Как за год вырастить персонализацию на главной: эволюция рекомендаций в fashion ecom
Привет, Хабр! Меня зовут Данил Комаров, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech. Уже больше года мы меняем подход к рекомендациям на главной странице, делая их персонализированными. Я расскажу, как мы внедряли и масштабировали решение, переводили его из оффлайна в онлайн, и бустили систему на разных слоях.
