Оптимизация нейронных сетей для AI — переводчика
Всем привет! Меня зовут Алексей Рудак, и я – основатель компании Lingvanex, которая уже 8 лет занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи. В этой статье рассматриваются несколько подходов, которые помогают повысить эффективность и качество языковых моделей для перевода. В качестве основы для тренировки моделей мы используем OpenNMT-tf.
OpenAI готовит релиз ChatGPT-5 — разбор утечек и ожиданий
На прошедшей неделе Google выпустила
Сверхспособность LLM в понимании документа, сконвертированного в текст с ошибками — или почему наш RAG работает
Недавно я столкнулся с интересным поведением языковой модели, которое меня по-настоящему удивило, и хочу поделиться этим наблюдением с сообществом.
Языковые модели для бизнеса: сравниваем малые (SLM) и большие (LLM) модели
Большие языковые модели (LLM) звучат впечатляюще, но всегда ли нужно их использовать? Разберемся, в каких случаях стоит использовать LLM, а когда использование малых языковых моделей (SLM) окажется более разумным и экономичным решением без потери качества.В последние годы технологии искусственного интеллекта и обработки естественного языка (NLP) уверенно вошли в бизнес-практику. Их используют повсеместно — от анализа поведения клиентов до поддержки пользователей с помощью чат-ботов, автоматизированного маркетинга и многого другого.
Топ-100 нейросетей для генерации текста, кода, изображений, видео и аудио
После громкого дебюта ChatGPT и Midjourney в 2022 году нейросети стали появляться как грибы после дождя. Интернет наполнился большим количеством сервисов, предлагающих генерацию текста, кода, изображений, видео и аудио по текстовым запросам.Разумеется, многие из таких сервисов существовали и раньше, однако именно на 2022 и 2023 годы пришелся их рассвет — настолько стремительный и яркий, что неподготовленный пользователь может легко заблудиться в этом новом направлении.
Часть 4. Обзор технологий RAG для LLM: аугментация извлеченных данных
Продолжаю 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). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных.
История развития языковых моделей: ч. 1, от цепей Маркова до ELIZA
История развития языковых моделей: ч. 1, от цепей Маркова до ELIZAДоброго времени суток, «Хабр»!
Создаем свой RAG: введение в LangGraph
Привет, Хабр!В последние годы все чаще dстали появляться системы RAG(Retrieval Augmented Generation или "генерация с дополненной выборкой"). Их применяют в областях, где необходима работа со специализированной информацией/документацией и высокая точность генерации с минимальным количеством фактических ошибок. Возможно, вы уже пользовались такими системы, когда обращались в службу клиентской поддержки или юридические/медицинские организации. В одной статье сложно охватить все аспекты RAG, поэтому в первой части я расскажу про LangGraph
Ложь искусственного интеллекта
"Everybody lies"— доктор Грегори Хаус, "Доктор Хаус".Реакция Grok, когда все же доказали, что он лжет.Введение
