Посимвольная нейросетевая модель для автоматической акцентуации русского языка
Привет Хабр, решил поделиться небольшой моделью для расстановки ударений, которую обучил на датасете, из более 400 книг художественной прозы с лицензией MIT. О чём речьРазрабатывая систему синтеза речи на базе Silero TTS, столкнулся с проблемой: минимальные ошибки в расстановке ударений всего два процента из 100 приводят к ошибкам в каждом из 5-6 предложений. Для аудиокниг это критично, так процесс "выслушивания" и правки книги на 10000 предожений потребует не менее 10 часов ручного времени.Сделал свою модель с фокусом на точность в хужожественных книгах. Получилось 99.7% на валидационном датасете. Упаковал в pip-пакет
Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей
Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!
В llama.cpp добавили функцию для динамического переключения моделей без перезагрузки сервера
Разработчики llama.cpp добавили поддержку router mode — режима, с помощью которого можно динамически загружать, выгружать и переключать несколько моделей без перезагрузки сервера. В блоге Hugging Face отмечают, что чаще всего пользователи просили реализовать именно эту функцию.
ИИ-ассистенты: как AI делит рынок разработки
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?В начале 1950-х Грейс Хоппер ввела термин «компилятор» и создала одну из первых его версий — систему A-0
Небольшое количество примеров может отравить LLM любого размера
Команда AI for Devs подготовила перевод исследования в котором учёные показали: чтобы встроить «бэкдор» в большую языковую модель, вовсе не нужно контролировать огромную долю обучающих данных — достаточно около 250 вредоносных документов. Этот результат переворачивает представления о масштабируемости атак через отравление данных и ставит новые вопросы к безопасности ИИ.
