LLM во временных рядах: от предикта температуры до криптовалют
Базовое желание человека -- знать что будет дальше. Какая завтра погода, в какое время не будет пробок, сколько будет стоить нефть и бакс. Было бы удобно провести быстрый анализ с LLM, ведь у каждого есть доступ хотя бы к одной нашумевшей нейросетке. Тем более LLM уже может прогнозировать будущее! Ниже вы можете посмотреть результаты прогноза для разных временных рядов из статьи Large Language Models Are Zero Shot Time Series Forecasters.Остается лишь вопрос, а можно ли лучше? Давайте разберемся!
10 примеров и вариантов использования RAG от реальных компаний. Со схемами и пояснениями
Приходилось ли вам когда-нибудь упрекать чат-бот с LLM — к примеру, ChatGPT или Claude — в устаревшей или неточной информации?Дело в том, что, формируя ответ, крупные языковые модели (LLM) опираются на наборы данных, на которых они были обучены. Однако, поскольку их основная задача — предсказывать текст, а не извлекать факты, на их точность нельзя полагаться во всех случаях. Кроме того, обучающие датасеты обычно ограничены общедоступными данными и в некоторых областях быстро теряют актуальность.
Умный помощник для корпоративного обучения: опыт внедрения продвинутой RAG-системы в крупной компании
Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я занимаюсь внедрением ИИ в компании Doubletapp
Илон Маск заинтересовался взломом AI-агента на $50000
AI-агенты, способные самостоятельно обращаться к функциям системы для решения задач, набирают популярность. На прошлой неделе OWASP опубликовал гайд об угрозах для AI-агентов и примеры уязвимостей на базе популярных фреймворков: LangChain, LangGraph, CrewAI, OpenAI Swarm. Участник лаборатории ИТМО AI Security Lab Александр Буянтуев предложил версию криптоагента Freysa
Большой обзор больших языковых моделей
Большая языковая модель — что это такое?LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это тип модели машинного обучения (или тип модели глубокого обучения), основанный на больших объёмах данных, который может выполнять любые задачи по обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP).Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста. Чаще всего реализована в виде диалогового агента, с которым можно общаться в разговорной форме.NLP
Устройство Re-Act ИИ агента
Что такое Re-Act? Re-Act (Reason + Act) – это парадигма, предлагающая объединить рассуждение и выполнение действий в работе языковой модели (ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models).В отличие от других подходов построения агентов, где модель либо только рассуждает, либо выполняет только действия, либо сразу выдаёт ответ, Re-Act заставляет модель чередовать логические рассуждения с вызовами пользовательских функций (или инструментов - Tools)
YouScriptor.com — перевод лекций с YouTube в PDF
Я много слушаю различных лекций на YouTube — в основном это античная и современная философия, математика, физика. В прошлом месяце я писал об экспериментах с распознаванием и оформлением текста и вот сейчас более менее довел проект YouScriptor.com до релизной версии.Миссией проекта YouScriptor.com
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.
Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных
Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.
Почему искусственный интеллект такой дорогой: пять причин от Bloomberg
Стремление к созданию более масштабных моделей искусственного интеллекта, а также увеличение числа чипов и дата-центров для их разработки, оборачивается значительными расходами для технологических компаний.Важное примечание
