Дообучение моделей на своих данных — просто и эффективно
Большинство статей в блогах посвящены использованию топовых LLM-моделей или настройке сложных AI-пайплайнов для крупных корпораций. Но что, если ваши данные конфиденциальны, а у вас нет доступа к экспертам по машинному обучению или масштабной инфраструктуре? В этой статье мы покажем, как дообучить модель для средних команд разработчиков или IT-поддержки, используя ваши собственные экспертные знания. С помощью Apache Answer и InstructLab вы сможете создать мощное и экономичное AI-решение, адаптированное под ваши задачи.InstructLabInstructLab
Руководство по созданию системы оценки качества AI
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод — Mastering AI Evals: A Complete Guide for PMsУспешные AI-продукты отличаются от посредственных
Накорми языковую модель документами
Задача поиска ответов по внутренней документации
Академия OpenAI для разработчиков: Разбор 10 лекций про API, RAG, Fine-tuning
OpenAI запустила свою Академию — десятки видеолекций. Полезно, но много. Если вы разработчик или аналитик, которому нужны технические детали и практические руководства по API, моделям и их оптимизации, смотреть всё подряд — не вариант.Я изучил доступные материалы и сделал выжим из только технических материалов. Этот гайд проведет по 10 ключевым лекциям вышедшим на сегодня, которые помогут разобраться в Function Calling, RAG, Fine-tuning, Evals и других важных темах. Мы не будем здесь касаться
Fine tuning или RAG. Что выбрать?
При разработке ИИ чатов существует два способа интеграции внешних данных: RAG хранилища и Fine tuning. Для не технаря отличия не очевидны, я столкнулся с мнением менеджера проекта, что первое это новая версия второго. Это не так. Поэтому, я сделал short summary, чтобы по существу изложить плюсы и минусы двух решенийЧто такое RAG?Языковые модели умеют запускать python/javascript функции через tool_calls. Делается такая функция, ей на вход аргумент search
Fine tuning роя агентов
Исходный код, разобранный в статье, опубликован в этом репозиторииВ вакансиях LLM инженеров присутствует слово RAG. Это подразумевает интеграцию во внешнюю базу данных, например, PostgreSQL с PGVector или MongoDB Atlas Vector Search.
Оценка больших языковых моделей в 2025 году: пять методов
Большие языковые модели (LLM) в последнее время стремительно развиваются и несут в себе потенциал для кардинального преобразования ИИ. Точная оценка моделей LLM крайне важна, поскольку:Компании должны выбирать генеративные AI-модели для внедрения в работу. Базовых моделей LLM сейчас множество, и для каждой есть различные их модификации.
Преемник BERT: ModernBERT
ModernBERT — новое поколение двунаправленного кодировщика, сочетающее в себе обработку длинных последовательностей, понимание кода и эффективные вычисления. 🌟Введение 📜BERT был выпущен в 2018 году, но он до сих пор широко используется. Фактически, это вторая по популярности модель на Hugging Face Hub с ежемесячными загрузками более 68 миллионов раз! 🚀 Это связано с тем, что его архитектура, предназначенная только для кодирования, делает его идеальным для множества реальных задач, таких как:Поиск (например, RAG)Классификация
