nlp.
15 примеров применения Natural Language Processing
Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.
AFlow: как создавать мультиагентные системы без программиста
Привет, Хабр!Меня зовут Ярослав, я магистрант AI Talent Hub в ИТМО. Сегодня расскажу об одной из самых интересных статей ICLR 2025 — AFlow: Automating Agentic Workflow Generation.В ней предложен подход к автоматическому созданию мультиагентных систем для решения прикладных задач с помощью LLM и алгоритма Monte Carlo Tree Search (MCTS). Разберемся, как это работает и почему это важно.Мультиагентные системы – что это?
Чат-бот с LLM в облаке: опыт Новосибирского государственного университета и инструкция по запуску
Сейчас мало кого удивишь чат-ботом в Telegram, даже если он на базе LLM. Но, согласитесь, таким умным решением может похвастаться не каждый университет.На связи Роман Дерунец и Иван Бондаренко (@bond005) — научные сотрудники лаборатории прикладных цифровых технологий механико-математического факультета НГУ. В статье поделимся опытом разработки нашего университетского чат-бота: расскажем, зачем он понадобился НГУ, почему мы решили создать его с нуля и что важно знать тем, кто хочет такой же. А еще — поделимся инструкцией, как запустить похожее решение в облаке.
AutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров
Всем привет! Интересно, что на Хабре статьи по этой теме я не смог найти.
Готовимся к собесу: positional encodings в 2025 году
Если вы до сих пор считаете, что positional encoding в трансформерах — это знаменитые sin/cos из статьи 2017 года, то боюсь, что собеседование для вас закончится автоматическим реджектом.Позиционное кодирование заметно эволюционировало с момента появления оригинальной статьи о трансформерах. В современных LLM и моделях компьютерного зрения, таких как FLUX, уже давно не используется классическое sin/cos-кодирование.Про это почему-то не знают 80% кандидатов на интервью, хотя, казалось бы, эта информация уже давно перешла в разряд «базовой классики».
Собираем MVP product search: дообучение E5 и веб-сервис для сравнения поисковых выдач
Что важнее: создать продукт, или доставить его до пользователя? Оба этапа необходимы. Сегодня обсудим второй. Как нам построить поисковую e-com систему.Покажем, что в слово логистика товара входят сложные задачи не только: перевезти наушники из Китая в Америку, но и настройка поисковой выдачи по запросу.Быстро соберем поисковой MVP-сервис. Дообучим модель E5 на реальных данных от Amazon. Определим метрики качества и сравним BM25, pretrain E5 и fine-tune E5. Так же взглянем глазами с отладочной информацией
Как противостоять манипуляциям-Как манипулировать?
Манипуляции — одна из самых будоражащих и неоднозначных тем в психологии. Они кажутся чем-то запретным, опасным, но в то же время — невероятно притягательным.
Часть 4: Mamba — State Space Models vs трансформеры
Обо мнеПривет, меня зовут Василий Техин. За последние 6 лет я прошёл путь от новичка в ML который ни в чем не разбирается, до человека, который может помочь разобраться другим не используя сложной математике и приправляя обьяcнение наглядными примерами. В этой серии статей я разбираю прорывные модели "на пальцах":ResNet-18 — Архитектура, покорившая глубинуVision Transformer (ViT) — Когда трансформеры научились видетьDiffusion Transformer (DiT) — Stable Diffusion 3 как она есть Сегодня
Как мы научили ИИ читать PDF и экономить сотни рабочих часов: полный кейс создания корпоративного ChatGPT
От проблемы до технической реализации — опыт создания ИИ‑ассистента для Росатома за 48 часов хакатона АтомикХак 2.0Часть 1: Бизнес‑кейс. Зачем это нужно?Проблема, которая съедает миллионыПредставьте: новый сотрудник крупной корпорации ищет ответ на рабочий вопрос. Он открывает внутренний портал, видит сотни PDF‑инструкций, тысячи записей в базе знаний службы поддержки. Час поиска, звонки коллегам, еще час изучения документов. В итоге — либо неточный ответ, либо решение отложить задачу.
POLLUX: оценка генеративных способностей моделей для русского языка
Компоненты POLLUXОбычно мы оцениваем способности больших языковых моделей (дальше по тексту мы будем ещё использовать термин LLM) через бенчмарки вроде MMLU, RussianSuperGlue или первых версий
