YandexGPT 4: что умеет новая линейка нейросетей Яндекса?
Более мощная YandexGPT 4 Pro и облегченная YandexGPT 4 Lite уже доступны на сайте Yandex Cloud. Модель Pro в 70% случаев лучше своей прошлой версии справляется с запросами. А благодаря увеличенной обработке до 32 тысяч токенов модели лучше работают с длинными запросами и внешними источниками в RAG-сценариях, а еще анализируют большие объемы данных. Про обучение YandexGPT 4 и ее отличия от предыдущих версий разработчики рассказали в статье на Хабре.
Machine Learning
Более мощная YandexGPT 4 Pro и облегченная YandexGPT 4 Lite уже доступны на сайте Yandex Cloud. Модель Pro в 70% случаев лучше своей прошлой версии справляется с запросами. А благодаря увеличенной обработке до 32 тысяч токенов модели лучше работают с длинными запросами и внешними источниками в RAG-сценариях, а еще анализируют большие объемы данных. Про обучение YandexGPT 4 и ее отличия от предыдущих версий разработчики рассказали в статье на Хабре.
Machine Learning
🥇 Yandex ML Prize: премию в области машинного обучения вручили 14 лауреатам
Совет ежегодной премии выбирал наиболее перспективные и значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи и когнитивной робототехники. Яндекс проводит премию уже не первый год и поддерживает молодых ученых в создании передовых и прикладных ML-технологий.
Machine Learning
Совет ежегодной премии выбирал наиболее перспективные и значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи и когнитивной робототехники. Яндекс проводит премию уже не первый год и поддерживает молодых ученых в создании передовых и прикладных ML-технологий.
Machine Learning
Диффузионные модели для рекомендации слейтов
Исследование Spotify показало, что генеративный подход (диффузионные модели) может выдавать лучшие результаты, чем RL-like подходы, для решения в сфере рекомендаций слейтов. ML-щики из Яндекса разобрали, что такое слейт и чем так хороши диффузионки.
Machine Learning
Исследование Spotify показало, что генеративный подход (диффузионные модели) может выдавать лучшие результаты, чем RL-like подходы, для решения в сфере рекомендаций слейтов. ML-щики из Яндекса разобрали, что такое слейт и чем так хороши диффузионки.
Machine Learning
#вакансия #удалённо #parttime #преподаватель #ML #MLOps #DataEngineer
Время делиться знаниями!
OTUS – образовательная платформа. У нас авторские курсы разной степени сложности, вступительное тестирование для студентов и преподаватели-практики из крупнейших компаний. 8 лет мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом и обсуждаем новости как в преподавании, так и в IT.
Вакансия преподаватель на онлайн-курсы:
- ML Team Lead
- MLOps
- Data Engineer
- Миграция с Oracle на PostgreSQL
Требуется практический опыт по темам курса. Можно без опыта преподавания, мы поможем вам освоить практики преподавания.
Преподаватель раскрывает тему с помощью теории и примеров из практики. Занятия проводятся c 20:00 до 21:30. Можно выбирать комфортную нагрузку и темы из программы курса. Материалы к занятиям есть.
С нами вы сможете ✅
- структурировать свой опыт и знания;
- прокачать софт-скиллы;
- получать от 4000 до 6000 руб. за один вебинар (полтора часа) + от 300 до 400 руб. за одно проверенное домашнее задание.
Бонусы 🎁
- наши курсы со скидкой/бесплатно;
- можно приглашать лучших выпускников к себе на работу;
- воркшопы и конференции для наших преподавателей.
Обсудить подробнее: @HR_Nikita
Время делиться знаниями!
OTUS – образовательная платформа. У нас авторские курсы разной степени сложности, вступительное тестирование для студентов и преподаватели-практики из крупнейших компаний. 8 лет мы учимся друг у друга, советуемся, помогаем, делимся опытом и обсуждаем новости как в преподавании, так и в IT.
Вакансия преподаватель на онлайн-курсы:
- ML Team Lead
- MLOps
- Data Engineer
- Миграция с Oracle на PostgreSQL
Требуется практический опыт по темам курса. Можно без опыта преподавания, мы поможем вам освоить практики преподавания.
Преподаватель раскрывает тему с помощью теории и примеров из практики. Занятия проводятся c 20:00 до 21:30. Можно выбирать комфортную нагрузку и темы из программы курса. Материалы к занятиям есть.
С нами вы сможете ✅
- структурировать свой опыт и знания;
- прокачать софт-скиллы;
- получать от 4000 до 6000 руб. за один вебинар (полтора часа) + от 300 до 400 руб. за одно проверенное домашнее задание.
Бонусы 🎁
- наши курсы со скидкой/бесплатно;
- можно приглашать лучших выпускников к себе на работу;
- воркшопы и конференции для наших преподавателей.
Обсудить подробнее: @HR_Nikita
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Что такое Machine Learning и как оно работает?
В этом видео автор дает подробные ответы на следующие вопросы:
• что такое машинное обучение
• как работает машинное обучение
• как обучается модель
• что такое искусственный интеллект (artificial intelligence)
• что такое глубокое обучение (deep learning)
• области применения машинного обучения
• зачем машинное обучение нужно вам
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/3ZZOd4_m1Xc
Machine Learning
В этом видео автор дает подробные ответы на следующие вопросы:
• что такое машинное обучение
• как работает машинное обучение
• как обучается модель
• что такое искусственный интеллект (artificial intelligence)
• что такое глубокое обучение (deep learning)
• области применения машинного обучения
• зачем машинное обучение нужно вам
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/3ZZOd4_m1Xc
Machine Learning
Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей
В этой статье объясняется, почему традиционные способы оценки LLM-моделей через академические тесты уже не актуальны. У LLM-моделей нет внутренней картины мироустройства, и поэтому ей сложнее справиться с вопросами, которые нам кажутся очевидными. Например, вопрос, как почувствовать вкус чего-то, или стоит ли брать с собой на пляж кирпичи человеку кажется абсурдным, а для модели — ответ на него не очевиден.
Статья раскрывает ключевые проблемы классических бенчмарков, включая их неспособность оценить практическую пользу моделей и уязвимость к протечкам данных. Описывается, как Яндекс решает эти проблемы через собственные бенчмарки под бизнес-задачи, оценку пользователями через LMSYS Chatbot Arena и работу специальной команды AI-тренеров. В конце читателей ждёт актуальный пайплайн оценки моделей, показывающий, как компания комбинирует разные подходы для понимания реальной ценности LLM.
Machine Learning
В этой статье объясняется, почему традиционные способы оценки LLM-моделей через академические тесты уже не актуальны. У LLM-моделей нет внутренней картины мироустройства, и поэтому ей сложнее справиться с вопросами, которые нам кажутся очевидными. Например, вопрос, как почувствовать вкус чего-то, или стоит ли брать с собой на пляж кирпичи человеку кажется абсурдным, а для модели — ответ на него не очевиден.
Статья раскрывает ключевые проблемы классических бенчмарков, включая их неспособность оценить практическую пользу моделей и уязвимость к протечкам данных. Описывается, как Яндекс решает эти проблемы через собственные бенчмарки под бизнес-задачи, оценку пользователями через LMSYS Chatbot Arena и работу специальной команды AI-тренеров. В конце читателей ждёт актуальный пайплайн оценки моделей, показывающий, как компания комбинирует разные подходы для понимания реальной ценности LLM.
Machine Learning
🗣 Как устроено обучение современных моделей машинного перевода — на примере Яндекс Переводчика
В Яндекс Переводчике есть синхронный перевод для 102 языков, и всем им машину нужно как-то обучать. В статье на хабре команда сервиса подробно рассказала про свой опыт, а именно ключевой компонент для обучения моделей машинного перевода — поиск и обработку самих данных.
Machine Learning
В Яндекс Переводчике есть синхронный перевод для 102 языков, и всем им машину нужно как-то обучать. В статье на хабре команда сервиса подробно рассказала про свой опыт, а именно ключевой компонент для обучения моделей машинного перевода — поиск и обработку самих данных.
Machine Learning
В «Золотом Яблоке» можно создавать кастомные подарочные карты с дизайном от YandexART 🎨
«Золотое Яблоко» внедрило Yandex AI Rendering Technology — диффузионную нейросеть, которая создаёт изображения в ответ на текстовые запросы. Теперь она генерирует уникальные подарочные карты по запросам покупателей.
Пока генерация работает на сайте, а в декабре заработает и в приложении. С безопасностью, кстати, всё в порядке: сервис не делает дизайны на спорные темы.
Нейросеть можно использовать и в других сценариях:
генерировать материалы для сайта или брендбука;
придумывать маскотов;
создавать фирменные иконки и логотипы.
Тем, кто собирается решать с помощью нейросетей бизнес‑задачи, рекомендуем попробовать Playground в консоли Yandex Cloud.
«Золотое Яблоко» внедрило Yandex AI Rendering Technology — диффузионную нейросеть, которая создаёт изображения в ответ на текстовые запросы. Теперь она генерирует уникальные подарочные карты по запросам покупателей.
Пока генерация работает на сайте, а в декабре заработает и в приложении. С безопасностью, кстати, всё в порядке: сервис не делает дизайны на спорные темы.
Нейросеть можно использовать и в других сценариях:
генерировать материалы для сайта или брендбука;
придумывать маскотов;
создавать фирменные иконки и логотипы.
Тем, кто собирается решать с помощью нейросетей бизнес‑задачи, рекомендуем попробовать Playground в консоли Yandex Cloud.
Как всё успеть к Новому году с ChatGPT
Обычно мы готовимся к праздникам так: оттягиваем до последнего момента, а потом впопыхах 31 числа ищем ту самую колбасу, которую раскупили. В этой статье автор расскажет, как делегировать почти всё нейросети — и наконец-то успеть.
Machine Learning
Обычно мы готовимся к праздникам так: оттягиваем до последнего момента, а потом впопыхах 31 числа ищем ту самую колбасу, которую раскупили. В этой статье автор расскажет, как делегировать почти всё нейросети — и наконец-то успеть.
Machine Learning
🗺 Как с помощью deep learning построили Геокодер, масштабируемый для разных стран
В статье рассказывается о том, как команда API Яндекс Карт перешла от классических методов машинного обучения к deep learning в задаче геокодирования. Новая архитектура Геокодера использует комбинацию active learning, contrastive learning, аугментацию данных. Это позволяет системе быстро адаптироваться к новым странам и работать с запросами, содержащими ошибки и народные названия.
Machine Learning
В статье рассказывается о том, как команда API Яндекс Карт перешла от классических методов машинного обучения к deep learning в задаче геокодирования. Новая архитектура Геокодера использует комбинацию active learning, contrastive learning, аугментацию данных. Это позволяет системе быстро адаптироваться к новым странам и работать с запросами, содержащими ошибки и народные названия.
Machine Learning
Встречаем YandexGPT 5 — в Алисе, облаке и опенсорсе
В статье рассказывается про новое поколение больших языковых моделей — YandexGPT 5. Можно узнать про этапы обучения, сокращение затрат на него и увеличение скорости обучения до 20 раз за счёт пайплайна с весами от Qwen-2.5 и найти Pretrain-версию в открытом доступе.
Machine Learning
В статье рассказывается про новое поколение больших языковых моделей — YandexGPT 5. Можно узнать про этапы обучения, сокращение затрат на него и увеличение скорости обучения до 20 раз за счёт пайплайна с весами от Qwen-2.5 и найти Pretrain-версию в открытом доступе.
Machine Learning
Может ли нейро-сотрудник на базе ChatGPT звонить по обычной телефонной линии?
Весь 2023 год автор участвовал в создании платформы нейро-сотрудников на базе ChatGPT и вот наконец-то они подошли к очень интересной задаче:
Machine Learning
Весь 2023 год автор участвовал в создании платформы нейро-сотрудников на базе ChatGPT и вот наконец-то они подошли к очень интересной задаче:
"Что, если дать нейро-сотруднику возможность отвечать по обычной телефонной линии или самому делать исходящие вызовы исходя из свой системной роли?"
Machine Learning
Нейросеть A-Vibe от Авито доказала, что российские разработки в области ИИ могут конкурировать с мировыми лидерами. Заняв первое место в бенчмарке MERA среди легких моделей, она превзошла решения от OpenAI, Google и Anthropic по ключевым параметрам работы с русским языком:
— генерация кода: на 25% лучше Gemini 1.5
— ведение диалога: на 32% точнее Llama 3.1
— способность анализировать смысл текста: на 23% точнее Claude 3.5 Haiku
Достичь таких результатов удалось благодаря внедрению собственного токенизатора, заточенного под русский язык: он позволил модели обрабатывать текст в 2 раза быстрее, а также лучше понимать и генерировать материал.
В ближайших планах — внедрение в функционал 20 новых сценариев. А в будущем Авито может выложить код модели в открытый доступ:
«Это поможет малому бизнесу внедрять передовые технологии без значительных инвестиций, образовательным учреждениям создавать прикладные программы, а независимым разработчикам строить современные сервисы на базе отечественных технологий. Для нас это возможность получить ценную обратную связь от рынка и улучшить наши модели», — отметила Анастасия Рысьмятова, руководитель разработки больших языковых моделей «Авито».
Чтобы увидеть актуальный рейтинг, в фильтре «Размер модели» нужно выбрать «≥5B — 10B». Это значит, что в рейтинг попадут модели размером от 5 до 10 миллиардов параметров.
Цифры Human Benchmark — это реальные результаты людей. Языковые модели приближаются к этим значениям, но окончательно превзойти человека ещё не смогли.
Machine Learning
— генерация кода: на 25% лучше Gemini 1.5
— ведение диалога: на 32% точнее Llama 3.1
— способность анализировать смысл текста: на 23% точнее Claude 3.5 Haiku
Достичь таких результатов удалось благодаря внедрению собственного токенизатора, заточенного под русский язык: он позволил модели обрабатывать текст в 2 раза быстрее, а также лучше понимать и генерировать материал.
В ближайших планах — внедрение в функционал 20 новых сценариев. А в будущем Авито может выложить код модели в открытый доступ:
«Это поможет малому бизнесу внедрять передовые технологии без значительных инвестиций, образовательным учреждениям создавать прикладные программы, а независимым разработчикам строить современные сервисы на базе отечественных технологий. Для нас это возможность получить ценную обратную связь от рынка и улучшить наши модели», — отметила Анастасия Рысьмятова, руководитель разработки больших языковых моделей «Авито».
Чтобы увидеть актуальный рейтинг, в фильтре «Размер модели» нужно выбрать «≥5B — 10B». Это значит, что в рейтинг попадут модели размером от 5 до 10 миллиардов параметров.
Цифры Human Benchmark — это реальные результаты людей. Языковые модели приближаются к этим значениям, но окончательно превзойти человека ещё не смогли.
Machine Learning
🏋️♀️ Я нашёл 213 уязвимостей безопасности в кодовой базе при помощи GPT-3
Краткая сводка: GPT-3 обнаружила 213 уязвимостей безопасности в git-репозитории. Для сравнения: один из лучших коммерческих инструментов на рынке (разработанный респектабельной компанией, которая занимается кибербезопасностью) нашёл лишь 99 проблем; впрочем, этот инструмент предоставляет контекст в более структурированном формате.
Machine Learning
Краткая сводка: GPT-3 обнаружила 213 уязвимостей безопасности в git-репозитории. Для сравнения: один из лучших коммерческих инструментов на рынке (разработанный респектабельной компанией, которая занимается кибербезопасностью) нашёл лишь 99 проблем; впрочем, этот инструмент предоставляет контекст в более структурированном формате.
Machine Learning
Gemini 2.5 Pro возглавил все ИИ-бенчмарки: Google возвращает корону технологического лидера
Google вернулся в гонку ИИ с триумфом: их Gemini 2.5 Pro возглавил все авторитетные рейтинги моделей и получил восторженные отзывы экспертов. Компания интегрирует лучший в мире ИИ в свои сервисы с миллиардной аудиторией, создавая преимущество, которое нельзя купить за деньги — экосистему, где искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневных инструментов.
Machine Learning
Google вернулся в гонку ИИ с триумфом: их Gemini 2.5 Pro возглавил все авторитетные рейтинги моделей и получил восторженные отзывы экспертов. Компания интегрирует лучший в мире ИИ в свои сервисы с миллиардной аудиторией, создавая преимущество, которое нельзя купить за деньги — экосистему, где искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневных инструментов.
Machine Learning
GPT наконец перестал выдумывать факты и действительно понимает, что находит в интернете?
В течение последних двух с половиной лет функцией, которую автор больше всего хотел получить от LLM, была способность выполнять исследовательские задачи на основе поиска от его имени. Мы увидели первые проблески этого ещё в начале 2023 года с Perplexity, а затем с Microsoft Bing на основе GPT-4. С тех пор множество людей пытались решить эту проблему, в частности Google Gemini и ChatGPT Search.
Machine Learning
В течение последних двух с половиной лет функцией, которую автор больше всего хотел получить от LLM, была способность выполнять исследовательские задачи на основе поиска от его имени. Мы увидели первые проблески этого ещё в начале 2023 года с Perplexity, а затем с Microsoft Bing на основе GPT-4. С тех пор множество людей пытались решить эту проблему, в частности Google Gemini и ChatGPT Search.
Machine Learning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Машинное обучение для чайников
В этом ролике автор дает подробные ответы на следующие вопросы:
• Что такое машинное обучение
• Для чего используется
• Классы задач машинного обучения
• Что такое обучение с учителем
• Что такое обучение без учителя
• Что такое задача регрессии
• Что такое задача классификации
• Что такое задача кластеризации
• Что такое задача уменьшения размерности
• Что такое задача выявления аномалий
• Что такое нейронная сеть
• Что можно делать с помощью нейронных сетей
• Возможен ли сценарий "Терминатора"
• Интересные факты и лайфхаки о нейронных сетях
• Что нужно знать для начала изучения машинного обучения
• Курсы по машинному обучению
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/yQPRzVB4Zpk
Machine Learning
В этом ролике автор дает подробные ответы на следующие вопросы:
• Что такое машинное обучение
• Для чего используется
• Классы задач машинного обучения
• Что такое обучение с учителем
• Что такое обучение без учителя
• Что такое задача регрессии
• Что такое задача классификации
• Что такое задача кластеризации
• Что такое задача уменьшения размерности
• Что такое задача выявления аномалий
• Что такое нейронная сеть
• Что можно делать с помощью нейронных сетей
• Возможен ли сценарий "Терминатора"
• Интересные факты и лайфхаки о нейронных сетях
• Что нужно знать для начала изучения машинного обучения
• Курсы по машинному обучению
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/yQPRzVB4Zpk
Machine Learning
Я тебя с вертухи сломаю, если ещё раз заговоришь об ИИ
Последние инновации в сфере ИИ, наиболее примечательными из которых стали проекты наподобие GPT-4, очевидно, могут иметь далеко идущие последствия для общества: от утопического избавления от монотонного труда до антиутопического ущерба для работы художников в капиталистическом обществе, а также до экзистенциальных угроз самому человечеству.
Machine Learning
Последние инновации в сфере ИИ, наиболее примечательными из которых стали проекты наподобие GPT-4, очевидно, могут иметь далеко идущие последствия для общества: от утопического избавления от монотонного труда до антиутопического ущерба для работы художников в капиталистическом обществе, а также до экзистенциальных угроз самому человечеству.
Machine Learning