BLIMP — Пайплайн синтеза и разметки изображений в Blender
Синтез фотореалистичных сцен, их точных карт глубины и сегментационных масок
«Господин Говорунъ: как я обучил маленькую модель разговаривать на дореформенном русском»
Немного контекстаПоследние месяцы мы в команде развиваем проект Manuscript OCR - открытую библиотеку, которая учит нейросети читать рукописные документы XIX века. Это сложный материал: дореформенная орфография, нестабильный почерк, архивные артефакты.Кому интересны технические детали - отдельная статья про Manuscript OCR уже есть на Хабре.Работая над этим проектом, я всё больше погружался в дореформенный язык: тестировал модели, прогонял страницы, сравнивал орфографические варианты. И в какой-то момент возник вполне естественный вопрос:
«Манускрипт. Распознать нельзя забыть: как мы научили нейросеть читать рукописи XIX века»
Проект реализуется командой: Константин Кожин — руководитель проекта; Павел Шерстнев — ML-инженер; Антон Михалев — ML-инженер; Анна Пятаева — научный руководитель проекта; Владислава Жуковская — специалист по разметке данных; Алина Нуриманова — специалист по разметке данных. Работа ведётся при поддержке гранта (Фонд содействия инновациям, конкурс «Код-ИИ», VII очередь, декабрь 2024 – декабрь 2025).Manuscript OCR — это open-source проект, опубликованный на GitHub и GitVerse.
Данные не кончатся: как LLM навсегда изменили сбор и разметку мультимодальных данных и привели нас к SynthOps
Привет! Эта статья посвящена синтетическим данным и тому, как сбор данных и их разметка изменились навсегда. Поговорим про мультимодальную синтетику (аудио и изображения), генераторы, валидаторы, примеры классных генераций, датасеты, роль LLMок в этих процессах и трансформацию привычных пайпланов в концепцию SynthOps, которая требует других подходов по работе с данными. Я достаточно долгое время разрабатывал софт для разметки всего и вся любой сложности, рассказывал про то как LLMки пришли на замену (или помощь) людям в текстовых и мультимодальных данных
Генерация синтетических данных для LLM. Часть 4: теоремы
Добрый день, уважаемые хабражители! Как и прежде меня зовут Владимир Миронов, и я занимаюсь тестированием и оценкой синтетических данных ;) Добрались, наконец-то, до четвёртой части в этом цикле статей из (прошлые статьи можно увидеть
Если нужно сгенерировать синтетические данные — подборка открытых решений
Про снижение расходов на работу с данными расскажем
Фабрика данных 2030: от GAN-конвейеров до каузальных сетей — кто отвечает за рождение синтетической реальности
1. Вступление: синтетика выходит из-подпольяДесять лет назад мы говорили о «данных–нефть». В 2025-м метафора смещается: нефть закончилась, а нужен устойчивый источник энергии. Синтетические наборы — эта самая «зелёная электростанция» для AI-экономики.Почему это не очередная хайповая игрушка?Дефицит реальных выборок. Регуляторы закрутили гайки (GDPR, HIPAA, китайский PIPL). В финтехе и медицине доступных датасетов меньше, чем стартапов, желающих их тренировать.Приватность без компромиссов.
Как нейросетям перестать бояться и полюбить «синтетику»
LLM требуют все больше данных для обучения, но обучаться постепенно становится не на чем: аппетиты ИИ-систем превосходят возможности человечества по генерации контента, к тому же использовать реальные данные в одних случаях дорого, в других — не очень-то законно.Спасти ситуацию может «синтетика», но и с ней не все гладко. Мы в beeline cloud решили разобраться, какие риски несут в себе подобные датасеты, что такое «ML-аутофагия» и как с ней борются разработчики LLM.
