nlp. - страница 12

nlp.

Как мы учим LLM оценивать друг друга и как это помогло нам улучшить Cotype

Всем привет! Сегодня мы выпустили

продолжить чтение

Открываем instruct-версию YandexGPT 5 Lite

Недавно мы выложили в открытый доступ pretrain-версию модели YandexGPT 5 Lite, обученную нами с помощью технологий Яндекса и без применения каких-либо сторонних моделей. За прошедший месяц в сообществе её скачали более 15 тысяч раз, на её основе создали больше десятка квантизованных моделей и даже дообучили instruct-версии.

продолжить чтение

Моделирование экономического поведения с использованием LLM: сравнение моделей в кейнсианском конкурсе красоты

В последние годы исследования по моделированию экономического поведения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) набирают обороты. Особенно интересен вопрос: насколько большие языковые модели (LLM) способны имитировать поведение людей в классических экономических экспериментах. В данной статье анализируется, как современные LLM решают задачу кейнсианского конкурса красоты и как их результаты отличаются от экспериментов с реальными людьми в работах Nagel (1995) и Grosskopf & Nagel (2008).Почему это важно?

продолжить чтение

Умный поиск по API, или NLP против функционального поиска

Всем привет! Это Игорь Густомясов, CTO кластера техноплатформы в МТС, и Никита Бояндин, ведущий разработчик в том же кластере. (Да, мы создали текст вместе.) Рассказываем о поиске данных API для Интеграционной платформы МТС. Наш коллега Александр Бардаш круто расписал,

продолжить чтение

Применение методов обработки естественного языка и больших языковых моделей в области открытия новых материалов

Абстракт

продолжить чтение

BioNNE-L — соревнование по нормализации биомедицинских именованных сущностей на русском и английском языках

Привет, Хабр!Я — Андрей Саховский, исследователь SberAI и аспирант Сколтеха. Занимаюсь биомедицинским NLP, интересуюсь графами знаний, задачами извлечения информации из текстов медицинской тематики, языковыми моделями в хемоинформатике. Если вам тоже интересны эти научные области, обратите внимание на соревнование BioNNE‑L, которое организует наша команда исследователей из AIRI, МГУ и SberAI и которому будет посвящён этот текст.

продолжить чтение

Уроки химии: AMORE проверит готовность химических языковых моделей

Привет! Мы, команда NLP‑исследователей из AIRI и Сбера, опубликовали недавно результаты исследования того, как языковые модели справляются с химическими задачами. Дело в том, что в последние годы интеграция методов обработки естественного языка в области химии неуклонно растёт, и это открывает новые горизонты для открытия лекарств. Однако возникает важный вопрос: действительно ли современные языковые модели научились понимать молекулы, или они просто запоминают их текстовые представления?Чтобы выяснить это, мы создали ♡AMORE

продолжить чтение

Встречаем YandexGPT 5 — в Алисе, облаке и опенсорсе

Привет, меня зовут Андрей Бут, я представляю команду разработки YandexGPT. Сегодня мы анонсируем новое поколение наших больших языковых моделей — YandexGPT 5.

продолжить чтение

Как выбрать embedding модель без датасета и исторических данных

ВведениеС появлением больших языковых моделей тема векторного поиска обрела новое дыхание. Компании, которые хотят внедрить архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), сталкиваются с вопросом: как выбрать эмбеддинги, которые будут работать эффективно именно с их данными?Выбор эмбеддинг-модели — это стратегически важное и долгосрочное решение, так как оно определяет качество поиска и производительность системы. Но этот выбор особенно сложно сделать на ранних этапах развития вашего проекта, когда данных для анализа ещё нет. При этом замена модели в будущем может оказаться дорогостоящей и ресурсозатратной.

продолжить чтение

Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе. Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода.В этой статье я расскажу:почему нужно делать перевод именно с контекстом, на уровне документов, а не отдельных предложений;

продолжить чтение

Rambler's Top100