nlp.
«Нет, я не Байрон, я модель». Превращаем прозу в поэзию с нейросетью — мой кейс
Привет всем! Меня зовут Марина, я учусь на втором курсе магистратуры ВШЭ и МТС «
Собираем систему мониторинга ответов LLM на коленке
Наверняка вы сталкивались с ситуациями, когда модель начинает вести себя в проде не так, как задумывалось: например, ведётся на провокации пользователя или даёт некорректные ответы. Зачастую такие ошибки безобидны, но случаются и не очень приятные ситуации. А если речь идёт о чат-боте, который отвечает на вопросы в юридической или медицинской сфере — практически любая ошибка может быть критичной. Итак, мы плавно подошли к тому, что нужно каким-то образом валидировать ответы LLM. Давайте разберёмся, как это делать.
SteosMorphy: опенсорс замена давно умершему PyMorphy2
ВведениеНа данный момент PyMorphy2 - самая популярная библиотека для обработки слов в русском языке. Благодаря ей (как раньше, так и сейчас) строились и продолжают строиться различные NLP решения. Однако последний коммит в репозиторий этой библиотеки был сделан более 5 лет назад, а установка этой библиотеки на Python версии 3.11+ вызывает трудности, что делает использование данной библиотеки в нынешнее время максимально затруднительным.Мы в Mind Simulation решили начать свой путь в Open Source, и решили начать его именно с того, чтобы представить миру разработчиков NLP свой аналог PyMorphy под названием SteosMorphy.
Text2SQL в аналитике: как мы научили ИИ понимать бизнес-запросы без посредников
Привет! Меня зовут Михаил Куляскин, я инженер по машинному обучению в команде продуктивизации ИИ в X5 Tech. Недавно я выступал с докладом на крупной конференции CodeFest
Трансформация рабочих процессов с помощью нейросетей
Привет, Хабр!Ранее в блоге компании АСКОН я уже делился подборкой инструментов, которые использую в своей повседневной работе. Сегодня хочу продолжить эту тему и рассказать, как нейросети поменяли мой рабочий процесс, какие задачи они помогают решать, и почему вам не обязательно быть ML-инженером, чтобы эффективно использовать ИИ на практике. А кроме того расскажу, как с помощью нейросетей добавляют полезный функционал в инженерное программное обеспечение.
End-to-end вместо трёх костылей: как мы обошли OCR и выиграли по скорости и точности
Привет, чемпионы!
Часть 5. Обзор техник оценки качества систем RAG
Предисловие переводчикаПродолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь, четвёртую часть — здесь). Перевод этой части мы выполняли в тандеме с коллегой — Мариной Хазиевой. К некоторым терминам, как и в прошлых частях, добавлены переводы и пояснения для удобства начинающих ИТ-переводчиков.
Секреты LLM по API: динамическая анонимизация данных для российского бизнеса
Привет, Хабр! Мы — Мария Старцева и Катерина Пославская из команды R&D в Just AI.
