llm.
Как я программирую при помощи больших языковых моделей
От переводчика.Я решил предложить вам перевод этого объёмистого и довольно сложного текста, так как в течение последнего года немало слышал серьёзных успехах больших языковых моделей (БЯМ) в обработке программного кода - в куда большей степени, чем при коммуникации на естественном языке. Например, мой давний знакомый и собеседник Виктор Георгиевич Сиротин @visirokмного пишет в своей Telegram-группе "Материализация идей
Субъективный взгляд на перспективы Больших Языковых Моделей
Прошло около полугода после последней моей статьи о перспективах развития больших языковых моделей. Чтобы не утомлять долгим чтением, её краткое резюме:Критика современных больших языковых моделей (БЯМ): они статичны, неэффективны в вычислениях и обучении, что ведет индустрию к технологическому тупику. Главные проблемы связаны с экспоненциальным ростом вычислительных мощностей, дефицитом качественных данных и ограничениями архитектуры.Итак, можно подвести некоторые итоги, что же мы увидели за прошедшее время.
Один год вместе с LLM в кибербезопасности: как ИИ менял индустрию
В 2024 году большие языковые модели (LLM) кардинально изменили многие сферы, включая кибербезопасность. LLM научились не только помогать в поиске уязвимостей, но и предлагать их исправления. От симуляции атак и анализа уязвимостей до создания правил детектирования — LLM постепенно становятся незаменимым инструментом для разработчиков и специалистов по безопасной разработке.Меня зовут Денис Макрушин, и в Yandex Infrastructure в команде SourceCraft
Galileo предлагает инструменты для оценки работы AI-агентов
Galileo, стартап из Сан-Франциско, делает ставку на то, что будущее искусственного интеллекта зависит от доверия. Сегодня компания выпустила новый продукт Agentic Evaluations, чтобы решить растущую проблему в мире AI: обеспечить, чтобы всё более сложные системы, известные как AI-агенты, действительно работали по назначению.
Внедряем AI Code Assistant в разработку бесплатно и без вендорлока — Инструкция
В последнее время я много занимаюсь вопросами внедрения ИИ-ассистентов для написания кода на основе в процессы разработки ПО. По разным данным, code assistant'ы позволяют ускорить процесс написания кода до 25%, а это очень существенно. И в этой статье я хотел бы развеять мифы о том, что кодинг-ассистент и их внедрение это что-то далекое от реальности. Более того, это не всегда привязка к определенному вендору LLM или определенной среде разработки (IDE), а также я развею миф о том, что внедрение такого ассистента это очень дорого и для этого нужно очень много ресурсов. Ну что ж, поехали.Что такое Code Assistant и как с ними работать?
Размышляющая модель DeepSeek R1 уже доступна в Ollama
Первое поколение моделей рассуждений от Qwen DeepSeek R1 с производительностью, сопоставимой с OpenAI-o1 уже доступно к установке в Ollama.
Сравнение моделей ChatGPT o1 и DeepSeek-R1 на простом шифровании
Возникла как-то идея проверить, смогут ли языковые модели общаться между собой так, что люди их уже перестанут понимать. Помню, были исследования, когда их просили сжать текст и они сжимали его во что-то совершенно нечитаемое, но потом почти полноценно расшифровывали. Однако, пока остановился на более простом варианте.
LangChain vs LlamaIndex: проектируем RAG и разбираемся, что выбрать для вашего проекта
Сегодня it-сообщество предлагает большое количество любопытных инструментов для создания RAG-систем. Среди них особенно выделяются два фреймворка — LangChain и LlamaIndex. Как понять, какой из них подходит лучше для вашего проекта? Давайте разбираться вместе!Меня зовут София, я сотрудница компании Raft, работаю на стыке backend и ML. Сегодня мы затронем сразу несколько вопросов. План таков:Обсудим, что такое RAG и зачем он нужен;Рассмотрим side-by-side, как написать простую реализацию чат-бота на основе RAG с помощью каждого из фреймворков (LangChain и LlamaIndex);
Компания Lumina AI выпускает PrismRCL 2.6.0 с расширенными параметрами обучения LLM
Lumina AI, лидер в области решений для машинного обучения, оптимизированных для центральных процессоров, объявляет о выпуске PrismRCL 2.6.0, последней версии своего флагманского программного обеспечения, разработанного для повышения производительности и эффективности машинного обучения. В этом выпуске представлена долгожданная функция: параметр обучения LLM (большой языковой модели), которая ещё больше расширяет возможности RCL по созданию базовых моделей с беспрецедентной скоростью и экономичностью.
Четыре Radeon RX 7900, нейросеть и настольная игра
Языковые нейросетевые модели как только не тестировали: от решения олимпиадных задач до создания шедевров мировой литературы. У нас же родилась идея протестировать их на более прикладном уровне. А именно, сможет ли нейросеть играть по правилам в настольную игру, которая сложнее, чем крестики-нолики, и заодно посмотреть, как поведет себя в работе с LLM связка из четырех видеокарт Radeon RX 7900 XTX с 24 гигабайтами видеопамяти.
