nlp.
Топ вопросов с NLP собеседований: трансформеры и внимание до малейших деталей
Знание механизма внимания и трансформеров - база любых собеседований на все грейды в NLP!Статья не рассчитана на изучение тем с нуля, если вы еще не слышали ничего про attention, то лучше обратиться к полноценным лекциям.Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по NLP, чтобы закрыть пробелы и вспомнить необходимую базу.Содержание:Архитектура трансформераМеханизм вниманияПозиционные эмбеддингиТокенизацияТрансформерные архитектуры (BERT, GPT и тд)Полезные материалы
Фильтруем политику и нецензурщину: как в «Эвоторе» защищают клиентский чат
В мире высоких технологий все больше и больше компаний внедряют голосовых и чат‑ассистентов в различные сегменты рабочих процессов. Они помогают обрабатывать рутинные задачи, ускоряют взаимодействие с пользователями и снижают нагрузку на сотрудников. Компания «Эвотор» находится в числе тех, кто активно занимается разработкой ассистента поддержки на базе llm — Евы, которая уже помогает тысячам пользователей ежедневно.
Работаем с NLP на Python
На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).Установка NLTK
Контроль качества переводов на основе ИИ
А вы задумываетесь иногда, что вот хочется что-то сделать такое, чтобы как-то выбиться из общей массы разработчиков? Сейчас придумаю идею, реализую, стану зарабатывать много денег? Все же так думают? Или только я один.
Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?
Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?Ноябрь 2025 — месяц, когда open-source модели официально догнали проприетарные. Разбираем, что произошло, кто теперь на вершине, и как это использовать в своих проектах.
Оптимальный путь в NLP: как стать Middle за полгода
Стать Middle NLP Engineer за 6 месяцев — реально. Не за два года, не через бесконечные курсы — а за полгода нормальной учебы. Эта статья - про оптимальный путь. Без матана, без академизма, без «прочитай пять книг». Только то, что реально нужно для собеседований и работы.Почему это реально:Мой путь от нуля до стажёра занял два года, и сейчас я понимаю, как пройти его быстрееПосле нахождения первой работы я вырос до Senior за год;Я регулярно провожу собеседования и знаю реальные требования;Уже помог нескольким людям войти в профессию.
Почему LLM не волшебная таблетка: баланс между скоростью, качеством и достоверностью в NLP & LLM
Как мы адаптировали LLM для русского языка
История про токенизацию, научные статьи и production realityКак мы потратили 2 месяца на адаптацию Qwen3-0.6B для русского языка. Написали систему с нуля на основе 8 научных статей из arXiv. Исправили 6 критических багов (от NaN в fp16 до архитектурных проблем). Получили +35% training speed и +60% inference speed. В этой статье - честный рассказ о том, что не работает из коробки, какие грабли ждут в production, и как мы их обошли.Мы - это я и мой друг =)Как всё началосьАвгуст 2025. Мы работаем над MAWO - системой fine-tuning для русскоязычных LLM. У нас есть модель Qwen3-0.6B. Почему именно 0.6B, а не 8B или 70B?
