T-Pro 2.0 — открытая гибридно-ризонинговая русскоязычная LLM
Всем привет! На связи Толя Потапов, MLE в Т-Банке. Мы продолжаем развивать собственную линейку моделей GEN-T
Как я устал тестировать LLM-системы вручную и написал универсальный сканер уязвимостей
ПредысторияПолгода назад я работал над внедрением RAG-системы в крупной финансовой компании. Задача была типичная: построить корпоративного чат-бота, который мог бы отвечать на вопросы сотрудников по внутренним документам. Казалось бы, что может пойти не так? Берем готовую LLM, подключаем к базе знаний, добавляем немного магии с векторным поиском — и готово.Но когда я начал тестировать систему перед продакшеном, обнаружил, что наш "умный" ассистент превращается в болтливого предателя при правильно сформулированных вопросах.
Что я получил от нейросетей за месяц: +2 часа к скорости и минус чувство вины перед ментором
Работа с ИИ почему-то всегда казалась мне большой и сложной — я искренне не понимал, как им пользоваться и внедрять в работу, не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг постоянно твердили: без ИИ сейчас никак. Конечно, пару раз я попробовал написать запрос, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Как я месяц тестировал нейросети и нашёл простые промпты для ускорения работы
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
8 простых задач, которые теперь ИИ делает за меня (и делает не хуже)
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получил только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Как я месяц тестировал нейросети, чтобы освободить полдня на личную жизнь
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
ML Q & AI. Глава 3. Few-Shot Learning
Что такое few-shot learning (обучение, FSL)? Чем оно отличается от традиционной процедуры обучения с учителем?
Обзор сервера ITPOD-SY4108G-D12R-G4: мощная платформа для AI-ML вычислений
Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений.
