llm. - страница 122

llm.

Книга: «Строим LLM с нуля»

Привет, Хаброжители!

продолжить чтение

Генеративный ИИ как штатный инженер техподдержки: настройка, внедрение, реальные ошибки

Эксперимент, начавшийся как попытка автоматизировать ответы на тикеты, закончился созданием почти самостоятельного "сотрудника" службы поддержки. В статье рассказываю, как мы внедряли генеративную модель в техподдержку, как настраивали контекст, ловили баги. Много практики, немного самоиронии и код, который заставил rethink-нуть наш пайплайн поддержки.

продолжить чтение

VLM vs IDP (хайп vs конвейер): кто выигрывает в гонке за точностью и эффективностью

продолжить чтение

Эпоха автономных аналитиков: как ИИ меняет науку о данных

продолжить чтение

Как я автоматизировал поиск работы на LinkedIn при помощи LLM

Эта статья по сути является продолжением моей прошлогодней статьи, в которой я автоматизировал отклики на hh.ru. Кстати, если кому это интересн, тот проект до сих пор живой, недавно проверял :)

продолжить чтение

IBM представила компактные LLM для кибербезопасности

продолжить чтение

Voice AI-системы на базе Jambonz: от телефонии к диалогу человека и машины

От экспериментов Попова с радиосвязью до AI-звонков — как телефония стала основой умных коммуникацийVoice AI-системы на базе Jambonz: от телефонии к диалогу человека и машины

продолжить чтение

Агент на Kotlin без фреймворков

Статья является продолжением Пишем агента на Kotlin: KOSMOS, но может читаться независимо. Мотивация к написанию — сохранить читателю время на возьню с фреймворками для решения относительно простой задачи.Автор подразумевает у читателя теоретическое понимание того, что такое агент. Иначе лучше прочесть хотя бы начало предыдущей части.Как и везде, в программирование важен маркетинг, поэтому обертку над http-запросами в цикле называют революцией:

продолжить чтение

Как ИИ-очки предсказывают ваши желания прежде чем вы о них подумаете

продолжить чтение

Собираем качественные датасеты для LLM с помощью Telegram-бота

«Дайте мне качественный датасет, и я переверну Землю!» — возможно, так перефразировал бы свою крылатую фразу Архимед, доведись ему тренировать современные LLM. Хороших наборов данных в открытом доступе не так много, а собрать свой — задача не из простых. О популярных способах сбора данных для датасетов, связанных с этим рисках и о решении, которое мы используем в YADRO, сегодня и поговорим. Меня зовут Антон Шадрин, я работаю в DevOps-команде дивизиона искусственного интеллекта YADRO. В работе с моделями искусственного интеллекта, как и в CI/CD-пайплайне, есть похожий набор шагов.

продолжить чтение