Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 1: Понимание устаревания
ВведениеПод устареванием моделей понимается постепенная потеря их точности из-за изменения данных, на которых они были обучены. Если модель устарела, ее следует переобучить, чтобы восстановить ее точность и адаптировать к новым данным. Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага:Шаг 1: Понимание устареванияШаг 2: Создание надежных и долговечных моделейШаг 3: Внедрение системы мониторингаШаг 4: Переобучение и поддержание актуальности модели
Об OpenAI Deep Research
Всем привет! Меня зовут Владимир, я разработчик ИИ с 8-летним стажем (до этого много backend-frontend, веб-разработки и всего такого), увлеченный наукой и технологиями (в первую очередь наукой омоложения, физикой, автоматизацией -- в прочем как и Вы). В своей карьере мне довелось пережить эволюцию поисковых инструментов: от эпохи простых поисковиков, через взрыв популярности форумов и Stack Overflow, до появления современных AI-ассистентов. И каждый новый виток этой эволюции менял наш подход к поиску и анализу информации.
Оценка систем больших языковых моделей (LLM): метрики, проблемы и лучшие практики
Фото Яни Каасинен на Unsplash.
Распили её правильно. А-В разрез генеральной совокупности
В написании этой статьи ни один ИИ не пострадал участвовал.Весь текст написан с помощью мощного естественного интеллекта автораВ настоящее время А/В тестирование приобрело всеобъемлющий и неоспоримый формат исследования своих действий в предложении товаров и услуг, да и любого исследования человеческих сообществ.И главное, что всё просто - берете исследуемое множество, выделяете часть и исследуете эту часть. В надежде, что свойства этой части такие, же как и у всего сообщества.
Применение технологии RAG при построении интегрированных систем для цифровых продуктов: детальный разбор
В 2024 году популярными словами и постоянной темой для обсуждения в IT были большие языковые модели (LLM), обработка естественного языка (NLP), искусственный интеллект и создание ценностей. Однако вкатиться в эту экосистему без подготовки может быть довольно сложно. Давайте начнём с того, что рассмотрим понятие генерации с дополненной выборкой (Retrieval Augmented Generation, RAG), чтобы лучше понять эту технологию и возможность её использования в наших цифровых продуктах.
Внимание правильный ответ
Что в черном ящике???Top-down подходЕсли читатель был достаточно внимателен, то, наверное, заметил, что в предыдущей заметке
Внимание — это все, что нужно коммивояжеру
Говорят, человеческое внимание ходит по треугольнику на картине великого голландцаГде начинается ИИ в задаче коммивояжера?Заголовок отсылает к знаменитой работе Attention Is All You Need
Метрики оценки LLM: полное руководство по оценке LLM
Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.
Улучшаем RAG с помощью графов знаний
Знакомство с RAG и связанными с ним проблемамиГенерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM). Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем, связанных с галлюцинациями. Поэтому RAG широко используется для поддержки многих приложений GenAI, таких как чат-боты AI и
