🧑‍🎓 GPT Week от Яндекса: как обучают и дообучают GPT #MLSTART

Если хочется разобраться, что реально происходит под капотом больших языковых моделей - от pretrain до fine-tuning - у Яндекса был крутой интенсив GPT Week.

Я сам посмотрел примерно половину. Честно скажу - местами довольно сложно. Но зато там много действительно полезного контента, особенно если уже есть база по ML и нейросетям.

💡Что там разбирают:
- Как обучаются большие языковые модели
- Этапы pretrain и fine-tuning
- С какими ограничениями и компромиссами сталкиваются на практике

📺 Записи всех занятий можно найти в плейлисте.

А если хочется не просто смотреть, а разбираться руками - есть ноутбуки к семинарам:
- Семинар 1
- Семинар 2
- Семинар 4

Ещё есть дайджест интенсива - кратко и по делу.

⚡️ GPT Week - это уже следующий уровень после "вката". Когда хочется понять не только как пользоваться моделями, но и что реально происходит внутри - от обучения до дообучения.

Если какие-то лекции покажутся сложными - это нормально. Даже выборочный просмотр даёт хорошее представление о том, насколько LLM - это инженерно сложные системы.

На этом серия про старт в ML и LLM логично завершается. Надеюсь, она поможет вам быстрее выстроить путь и избежать лишней каши в голове 🙂

Вернуться к оглавлению

👩‍💻 Data Flow

🧰 n8n: автоматизация без границ

Если всё ещё вручную копируешь данные между сервисами или пишешь одни и те же скрипты для типовых задач - пора познакомиться с n8n.

Это визуальный конструктор рабочих процессов, который связывает приложения, API и базы данных без необходимости писать длинный код.

💡 Как это работает
В основе n8n - нодовая логика. Каждый узел (node) выполняет отдельное действие: отправляет запрос, парсит файл, фильтрует данные, вызывает API или запускает скрипт.

Соединяя ноды линиями, ты создаёшь целую систему - от простых последовательностей до сложных сценариев с десятками условий и циклов.

Простые задачи? Легко:
- Отправить уведомление в Telegram при поступлении новой заявки из формы
- Каждые сутки собирать данные с сайта и сохранять в Google Sheets

Сложные сценарии? Ещё интереснее:
- Интеграции с REST API
- Управление потоками данных между CRM и ERP
- Работа с Redis, OpenAI, Qdrant или LangChain
- Собственные ИИ-агенты, которые выполняют задачи по цепочке - от получения данных до генерации отчётов

⚡️ Главное - n8n остаётся открытой платформой.

Можешь добавить свои ноды, нормализовать данные и выстраивать гибкую архитектуру автоматизации любого масштаба - от стартапа до корпоративного решения.

Я уже упоминал n8n как no-code инструмент для сборки первого ИИ-ассистента.

Но это только верхушка айсберга - с его помощью можно автоматизировать практически любые рутинные процессы в работе.

👩‍💻 Data Flow

✅ Вот такие результаты года получились

P.s. За сервис спасибо @neural_prosecco, @snimshchikov и @neuraldeep

👩‍💻 Data Flow

Всем отличных выходных!

Поговаривают, что в Москве эти пару дней будет морозно 🥶 Если вы все еще в раздумьях, чем же заняться, то делюсь с вами годным советом, от одного из наших студентов 😉👍

🪙 Как не сливать токены в языковых моделях

Если вы активно пользуетесь языковыми моделями вроде Claude или GPT, то наверняка замечали, как быстро заканчиваются лимиты токенов. Особенно это применимо к премиум моделям, типа Opus 4.6, использование которых даже на платных подписках лимитировано. Всё дело в том, что при каждом запросе передаётся вся история диалога, и чем она длиннее, тем больше токенов уходит. Но есть способ сэкономить.

Попробуйте делать краткое summary. На определённом этапе общения с моделью (например, в середине диалога) попросите её сформулировать резюме в формате markdown. В этом резюме должна быть вся ключевая информация, чтобы другой агент мог продолжить разговор с того же места. Затем откройте нового агента, вставьте туда это summary и задайте следующий вопрос. Новый диалог начнётся с минимальной историей, но с сохранением контекста 👍

👩‍💻 Data Flow

❔ В чем сила, брат смысл жизни, Клод?

Последнее время активно использую нейронку Opus для решения разного рода "твердых" (технических) задач. И вот сегодня решил пойти в "мягкое" и побеседовать с ней о смысле жизни. А именно: найти свой Икигай.

Ikigai (яп. 生き甲斐) - это японская концепция, которая помогает найти то, ради чего стоит просыпаться по утрам. По сути это пересечение четырёх вещей: что ты любишь делать, в чём ты силён, за что тебе готовы платить и что нужно миру вокруг тебя.

Считается, что когда эти четыре области сходятся в одной точке, появляется ощущение осмысленности и наполненности того, чем ты занимаешься.

Прошу, проведи меня через глубокий процесс открытия моего Ikigai.

Так звучал промпт.


Получилось круто, удалось прямо таки глубоко "копнуть". Если в кратце, то вот мой Икигай:
Я - инженер трансформаций. Я беру сложные системы (технические, ментальные, жизненные), раскладываю их на понятные элементы, нахожу структуру, и через точную коммуникацию помогаю людям увидеть то, чего они не видели, чтобы они стали действовать по новому и получили результат.

💎 Turn chaos into clarity, clarity into action, одним словом.

Пробуйте и делитесь своими результатами в комментариях! ✌️

👩‍💻 Data Flow

В последнее время наблюдаю, большой хайп вокруг Claude Code - такой агентской системы на основе Claude.

И вот понятное дело, как его используют вайбкодеры программисты. Тут в целом вопросов нет. Понятно, как его можно использовать для создания приложений.

Но вот что интересно, так это то, что все чаще и чаще слышу о том, что Claude Code используют для автоматизации рутины.

Очень интересно послушать вас.

Если вы уже используете его для автоматизации каких-то повседневных задач, поделитесь своими кейсами в комментариях 🔥

👩‍💻 Data Flow

Оказывается, Claude Code умеет собирать презентации - и довольно неплохо.

Была задача сделать презентацию, и я решил дать ему шанс. Схема простая: сделал шаблон в Google Slides, скормил его Claude Code и посмотрел, что выйдет.

Результат удивил. Не шедевр, но вполне рабочий baseline - особенно когда нужно что-то быстро собрать. Единственное - ему нужно давать конкретные комментарии по стилю, иначе будет "ну такое".

Важный момент по модели: Claude Opus справляется процентов на 30 лучше, чем Sonnet. По крайней мере, по моим ощущениям.

👩‍💻 Data Flow

GPT, который можно "потрогать руками"

Все объяснения работы GPT упираются в одно и то же: attention, эмбеддинги, softmax. Слова знакомые, а что реально происходит внутри — непонятно.

Корейский разработчик сделал ko-microgpt - крошечную GPT-модель, которая генерирует корейские имена и показывает каждый шаг прямо в браузере. Скроллишь страницу и видишь, как токен идёт через эмбеддинги, нормализацию, attention, MLP. Живые числа и веса на реальных данных.

Проект вырос из microgpt Андрея Карпати - той самой GPT на ~200 строк Python. Только здесь к модели прикрутили интерактивный интерфейс, и получилось супер наглядное объяснений трансформеров.

👩‍💻 Data Flow

Сегодня можно собирать сайты в Lovable безлимитно.

Если планировали сделать свой первый сайт или доработать существующие наброски, самое подходящее время 👍

👩‍💻 Data Flow

a16z выкатили 6-й выпуск топ-100 AI-продуктов

И вот, что получилось:

ChatGPT - 900 млн еженедельных пользователей, больше 10 % населения планеты. Но конкуренты растут быстрее: Claude +200 % по платным подписчикам за год, Gemini +258 %. Примерно 20 % пользователей ChatGPT параллельно сидят в Gemini - люди перестают быть моногамными в AI.

Платформы расходятся по стратегии, и это самое интересное. ChatGPT строит суперапп: 220 приложений в каталоге, от шопинга до здоровья (Expedia, Instacart, Zillow), тестирует рекламу и готовит «Sign in with ChatGPT». Claude идёт к профи и разработчикам: финансовые терминалы, девтулзы, научные базы, а Claude Code за полгода вышел на $1 млрд годовой выручки. Пересечение каталогов - 11 %.

Генерация картинок переехала внутрь больших платформ, Midjourney упал с топ-10 на 46-е место. Зато взлетели AI-видео (Kling, Hailuo, Pixverse), музыка (Suno) и агенты: опенсорсный OpenClaw за несколько недель обогнал React и Linux по звёздам на GitHub, и OpenAI его купил.

Географически мир AI раскололся на три полюса: Запад (ChatGPT, Claude, Gemini), Китай (Doubao, Kimi, DeepSeek) и Россия, где Яндекс Браузер с Алисой вошёл в топ-10 мобильных AI-продуктов мира. А по адопции на душу населения лидирует Сингапур - США только на 20-м месте.

👩‍💻 Data Flow

🤩 Создание презентации в два счёта

Решил потестировать создание презентации через гугловский сервис NotebookLM и просто офигел.

Закинул книжку "Достижение результатов для чайников" - это книга про то, как качественно организовать свое время, чтобы достигать результатов. И попросил по этой книжке сгенерировать презентацию.

Просто зацените, что получилось. Красота!

Важно: работает только с VPN, если зайти на сайт без него, то гугл на время заблокирует доступ к сервису.

👩‍💻 Data Flow

📱 Как подключить n8n к таблицам Google?

Подключение n8n к Google-таблицам часто вызывает затруднения, особенно если вы впервые за это беретесь.

Процесс кажется запутанным и непонятным. Но если внимательно и последовательно выполнить все шаги, то оказывается, ничего сложного нет.

Собрал для вас небольшой гайд. Сохраняйте себе!

👩‍💻 Data Flow

NVIDIA раздаёт бесплатный доступ к API десятков AI-моделей.

В каталоге есть GLM 5.2, MiniMax M3, DeepSeek V4 Pro, Nemotron и другие модели для текста, кода, изображений и видео.

Эндпоинты совместимы с OpenAI SDK, поэтому их можно подключать к приложениям и AI-агентам через привычный API. Своя видеокарта и локальный запуск не нужны.

Доступ предназначен для прототипов и экспериментов, поэтому лимиты зависят от модели и текущей нагрузки.

📱 Забираем бесплатные эндпоинты в каталоге NVIDIA.

👩‍💻 Human x AI

Выпустили Git для AI-агентов: Shepherd сохраняет весь ход работы модели, а не только изменения в файлах.

Если агент на 40-м шаге сломал окружение, можно вернуться к нужному моменту, создать новую ветку и попробовать другой вариант. Сохраняются вызовы инструментов, процессы и состояние окружения.

Авторы заявляют, что для Docker-образа на 5,8 ГБ разветвление работает примерно в пять раз быстрее docker commit, при этом сохраняется больше 95% кеша модели. В одном из тестов агент-наблюдатель поднял долю успешно выполненных задач с 28,8% до 54,7%.

Пока это фреймворк для разработчиков собственных агентов, а не готовый плагин для Claude Code.

📱 Забираем на GitHub, подробности - в исследовании.

👩‍💻 Human x AI

Gemini 3.1 Pro дали управлять настоящим кафе в Стокгольме.

За два месяца AI-агент Mona потратила $38 тысяч при продажах всего на $9 тысяч.

Она поверила клиенту, который заявил о скидке 99%, снизила цену эспрессо с $3,60 до $1 и раздавала бесплатную еду незнакомцам. А ещё закупила 1331 единицу выпечки, из которых продали только 326.

При этом Mona сама получила разрешения, наняла бариста и запустила кафе. Проблемы начались на длинной дистанции: агент почти не смотрел на финансовые результаты и продолжал действовать на основе общих знаний о кафе.

В первые недели после перехода на GPT-5.5 бесплатные раздачи и лишние закупки прекратились. Но модель ушла в другую крайность и почти перестала пополнять запасы.

👩‍💻 Human x AI

Anthropic раздаёт open-source-разработчикам Claude Max 20x бесплатно на полгода.

Программа рассчитана максимум на 10 тысяч участников. Заявки рассматривают по мере поступления, фиксированной даты окончания пока нет.

GitHub-аккаунту должно быть не меньше двух лет, а за последние 90 дней нужна активность в open source.

Если формальные критерии не подходят, но от вашего проекта зависит экосистема, заявку всё равно предлагают отправить.

👩‍💻 Human x AI

Claude Code научили превращать любой репозиторий в интерактивный курс.

Скил codebase-to-course разбирает проект и собирает один HTML-файл, который работает офлайн и не требует дополнительных зависимостей.

Внутри - навигация по модулям, анимированные схемы, подсказки к техническим терминам и реальный код рядом с объяснением на обычном языке.

Есть даже квизы, но не на знание определений. Вместо «что такое API» спросят, какие файлы придётся изменить, чтобы добавить в приложение новую функцию.

Полезно после вайб-кодинга, когда проект уже работает, но что именно происходит под капотом - не совсем понятно.

👩‍💻 Human x AI