Как ContentCapture и LLM автоматизируют обработку судебных приказов, определений и постановлений ФССП
Ранее мы уже делились опытом использования LLM для обработки юридических документов и доверенностей. Сегодня расскажем о другом подходе, который применил наш технологический партнер ООО «ЕСМ-Консалтинг». При реализации нескольких показательных кейсов для крупных российских энергосбытовых компаний мы автоматизировали в них обработку судебных документов с помощью платформы ContentCapture и больших языковых моделей (LLM).
Выбросить нельзя, переобозначить. Или как дообучать LLM даже на ошибках и без RLHF
Одним из сложнейших этапов дообучения LLM является процесс выравнивания (alignment), который зачастую играет решающую роль в качестве модели. Традиционным подходом к решению данной задачи является RLHF, но для него нужны дополнительные обучаемые модели, а это дополнительные вычислительные затраты и трудности в настройке. В цикле своих исследований об обучении LLM я наткнулся на интересную статью, в которой авторы предлагают метод Hindsight Instruction Relabeling (HIR).Ссылка на источник находится тут. Очень проработанная статья, советую почитать.Предыдущие материалы цикла:
Nvidia выпустила большой открытый набор данных Granary для обучения ИИ и работы с текстами на европейских языках
Nvidia представила
DevOps для языка: что такое LangOps
Примечание переводчика. Тема LangOps почти не освещена в русскоязычном интернете, поэтому я перевёл и публикую этот базовый гайд от Arthur Wetzel, CEO LangOps Institute. Оригинальная публикация вышла в закрытом сообществе LangOps Pros, перевод размещается с разрешения автора.
Путь к LangOps: руководство для начинающих
Примечание переводчика. Тема LangOps почти не освещена в русскоязычном интернете, поэтому я перевёл и публикую этот базовый гайд от Arthur Wetzel, CEO LangOps Institute. Оригинальная публикация вышла в закрытом сообществе LangOps Pros, перевод размещается с разрешения автора.
LLM на прокачку: практический гайд по Alignment
Мы в Точка Банке делаем свою LLM. Чтобы она работала хорошо, недостаточно просто обучить её на куче текстов. Для получения осмысленного и предсказуемого поведения модели, нужен Alignment — дообучение с учётом предпочтений и ограничений. В статье расскажу, какие методы применяют в современных моделях, и как мы адаптировали их под себя.
Legen… Wait, Wait… Dary! Разбираемся с рефлексией LLM
Хабр, привет! Меня зовут Андрей Галичин, я младший научный сотрудник группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» в Институте AIRI, инженер‑исследователь в лаборатории безопасного искусственного интеллекта SAIL AIRI‑МТУСИ, а также аспирант Сколтеха. Мы с коллегами занимаемся интерпретируемостью больших языковых моделей. В январе этого года, когда все обсуждали впечатляющие результаты новой рассуждающей языковой модели DeepSeek‑R1 (подробный разбор статьи от моего коллеги Антона Разжигаева можно найти здесь), мы задались вопросом:
Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера
Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы СбераПривет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.1) Process Mining
Как мы заставили LLM понимать юридические документы лучше юристов: история создания универсального промта
В прошлой статье
Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
Привет, Хабр! В последнее время AI агенты стали главным трендом. Многие используют готовые шаблоны, такие как create_react_agent из langchain, но не понимают, как они работают под капотом. При этом агенты становятся все сложнее, и придет время, когда нужно будет писать свою реализацию. В этой статье мы разберем:Устройство ReAct агента Устройство Reflection агента Примеры системных prompt запросов Кейсы использования и особенности Что такое AI агентПрежде чем переходить к коду, нужно понять, что можно считать агентом. Существует множество определений, например:
