В чём особенность рекламы на маркетплейсах и как она связана с ранжированием и продвижением — обсуждают эксперты бигтехов в подкасте «Рандомные дрова» от Ozon Tech.
Слушайте, чтобы узнать, как работает механизм аукциона изнутри, как ML-модели учитывают конверсию и какие метрики нужны для измерения качества рекламы в e-com.
🎧 Приятного прослушивания на любимой площадке!
Слушайте, чтобы узнать, как работает механизм аукциона изнутри, как ML-модели учитывают конверсию и какие метрики нужны для измерения качества рекламы в e-com.
🎧 Приятного прослушивания на любимой площадке!
7 базовых функций SQL, первый код с нуля за полтора часа и практика на настоящих данных? Сделаем бесплатно!
Если вы всегда хотели попробовать SQL, но не знали, с чего начать, начните с бесплатного мастер-класса с Серафимом Фролкиным, инженером данных VK и экспертом программ школы аналитики Changellenge >> Education.
Без лишней теории про историю создания и количество проданных в мире учебников Серафим на примерах покажет 7 базовых функций SQL, а затем вы сразу же решите практический кейс, чтобы повысить свои шансы при трудоустройстве.
Присоединяйтесь онлайн из любой точки на глобусе 15 августа в 19:00 Мск. И да, у нас приятные карьерные бонусы всем зарегистрировавшимся и участникам!
Участие бесплатно, но подарки получат только зарегистрированные участники.
Регистрируйтесь и получайте подарки по ссылке >> https://u.to/hpTTIA
Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2Vtzqw6Pn9J
Если вы всегда хотели попробовать SQL, но не знали, с чего начать, начните с бесплатного мастер-класса с Серафимом Фролкиным, инженером данных VK и экспертом программ школы аналитики Changellenge >> Education.
Без лишней теории про историю создания и количество проданных в мире учебников Серафим на примерах покажет 7 базовых функций SQL, а затем вы сразу же решите практический кейс, чтобы повысить свои шансы при трудоустройстве.
Присоединяйтесь онлайн из любой точки на глобусе 15 августа в 19:00 Мск. И да, у нас приятные карьерные бонусы всем зарегистрировавшимся и участникам!
Участие бесплатно, но подарки получат только зарегистрированные участники.
Регистрируйтесь и получайте подарки по ссылке >> https://u.to/hpTTIA
Реклама. ООО «Высшая школа аналитики и стратегии». ИНН 7716917009. erid: 2Vtzqw6Pn9J
💥Начните изучать Machine Learning и Data Science бесплатно — в Skillbox
Получите доступ к 5 модулям курса, познакомьтесь с основами Excel и Python, оцените качество уроков и решите, стоит ли продолжать обучение.
👉Попробуйте Machine Learning в Skillbox бесплатно прямо сейчас и получите дополнительную скидку 5%. Пригодится, если захотите продолжить обучение на полном курсе и максимально сэкономить: https://epic.st/jM7-lL?erid=2Vtzqv6wSQU
Кстати, на полном курсе вас ждут:
Практика на реальных данных от компаний и экспертов
3 сильных проекта
в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Спикеры из Сбера, VK и других топовых компаний
Обратная связь и разбор заданий с наставником
Столько всего полезного — в одном курсе! Самое время попробовать его — бесплатно: https://epic.st/jM7-lL?erid=2Vtzqv6wSQU
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Получите доступ к 5 модулям курса, познакомьтесь с основами Excel и Python, оцените качество уроков и решите, стоит ли продолжать обучение.
👉Попробуйте Machine Learning в Skillbox бесплатно прямо сейчас и получите дополнительную скидку 5%. Пригодится, если захотите продолжить обучение на полном курсе и максимально сэкономить: https://epic.st/jM7-lL?erid=2Vtzqv6wSQU
Кстати, на полном курсе вас ждут:
Практика на реальных данных от компаний и экспертов
3 сильных проекта
в портфолио
Помощь в трудоустройстве
Спикеры из Сбера, VK и других топовых компаний
Обратная связь и разбор заданий с наставником
Столько всего полезного — в одном курсе! Самое время попробовать его — бесплатно: https://epic.st/jM7-lL?erid=2Vtzqv6wSQU
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Этот курс - не просто обучение, а полноценный тренажер, где вы освоите один из самых востребованных инструментов аналитики, решая сложные практические задачи. Изучите DataOps практики, постройте хранилище данных на базе dbt, подготовьте и проанализируйте данные.
В тренажере вы освоите:
1. Типы хранилищ данных DWH и их построение
2. Подготовку и тестирование данных, Data Quality
3. Построение ELT-pipelines
4. Моделирование данных на базе dbt и PostgreSQL
5. Принципы работы с СУБД на базе Postgres
6. Продвинутую аналитику и визуализацию данных
7. Современные DataOps-практики, оптимизацию производительности и многое другое
Разработаете свои pet-проекты:
🔥 Статистика поездок на самокатах: Построите аналитический пайплайн для общей и дневной статистики поездок, включая тесты качества данных и документацию.
🔥 Аналитика ивентов приложения: Создадите SQL-пайплайн для обработки событий мобильного приложения, обогащённый данными поездок и пользователей, с внедрением контрактов данных и продуктовыми метриками.
🔥 Создание аналитической платформы: Развернете dbt-пайплайны с планировщиком, мониторингом и централизованным git-репозиторием, внедрить проверку качества данных и веб-портал с каталогом данных и документацией.
Сейчас открыт демо-доступ к первым четырем практическим урокам для всех желающих.
Реклама. ООО «Инженеркатех», ИНН 9715483673, erid 2Wyjqwic4tLPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хотите попробовать себя в роли аналитика и узнать, интересна ли вам эта сфера для развития? Тогда приходите на бесплатный практический интенсив, где в прямом эфире мы вместе будем решать реальную задачу бизнеса, с которой сталкиваются аналитики данных.
Что будет на интенсиве: вы с помощью Excel проанализируете клиентскую базу крупного онлайн-магазина и сформулируете выводы для бизнеса на основании проведенной аналитики. А это как раз то, чем занимаются аналитики каждый день.
📅 Дата: 20 августа.
🕗 Время: 19:00 по Мск.
Интенсив будет полезен как новичкам, так и тем кто уже имеет базовые знания в этой сфере и хочет почерпнуть для себя лайфхаки по работе с данными.
Не упустите шанс, попробовать себя в роли аналитика и узнать лайфхаки по работе с данными!
Рекомендуем регистрироваться на вебинар через ПК, чтобы избежать возможных ошибок при открытии бота.
Реклама. ООО «АЙТИ РЕЗЮМЕ». ИНН 4025460134.
Erid:LjN8K4QgJ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Душный NLP
Mixture-of-Agents — простой способ улучшения ответов LLM
Сегодня рассмотрим статью, которая описывает метод улучшения результатов LLM на разных бенчмарках без дообучения. Он называется Mixture-of-Agents (MoA).
Суть метода заключается в использовании нескольких LLM для генерации ответов. Авторы статьи создали многослойную структуру с несколькими агентами — собственно, моделями — на каждом слое. На вход подавали один вопрос. Каждый из агентов давал ответ. Затем полученные данные агрегировались и вместе с промптом передавались на следующий слой, где процесс запускался заново.
В итоге получался ответ, который превосходит по качеству все предыдущие. Интересно то, что модели показывают лучшие результаты, когда имеют доступ к выходным данным других LLM — даже если ответы последних не слишком качественные. Этот феномен авторы назвали «коллаборативностью LLM» (Сollaborativeness of LLMs).
Эксперименты показали, что использование разных LLM на разных слоях улучшает результаты. Агрегаторы тоже играют важную роль — если пропоузеры могут быть относительно простыми и легкими, то агрегаторы требуют значительных вычислительных ресурсов.
Бенчмарки подтвердили, что MoA — эффективный метод. Скажем, на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench применение такой архитектуры дало прирост производительности до 8% по сравнению с GPT-4 Omni.
Впрочем, MoA есть куда расти. Например, в области уменьшения времени до первого токена. Из-за итеративной агрегации конечному пользователю приходится долго ждать ответа на вопрос. Авторы статьи намерены бороться с этим недостатком.
Рассказывайте в комментариях, что думаете о MoA?
Разбор подготовил❣ Никита Шевченко
Душный NLP
Сегодня рассмотрим статью, которая описывает метод улучшения результатов LLM на разных бенчмарках без дообучения. Он называется Mixture-of-Agents (MoA).
Суть метода заключается в использовании нескольких LLM для генерации ответов. Авторы статьи создали многослойную структуру с несколькими агентами — собственно, моделями — на каждом слое. На вход подавали один вопрос. Каждый из агентов давал ответ. Затем полученные данные агрегировались и вместе с промптом передавались на следующий слой, где процесс запускался заново.
В итоге получался ответ, который превосходит по качеству все предыдущие. Интересно то, что модели показывают лучшие результаты, когда имеют доступ к выходным данным других LLM — даже если ответы последних не слишком качественные. Этот феномен авторы назвали «коллаборативностью LLM» (Сollaborativeness of LLMs).
Эксперименты показали, что использование разных LLM на разных слоях улучшает результаты. Агрегаторы тоже играют важную роль — если пропоузеры могут быть относительно простыми и легкими, то агрегаторы требуют значительных вычислительных ресурсов.
Бенчмарки подтвердили, что MoA — эффективный метод. Скажем, на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench применение такой архитектуры дало прирост производительности до 8% по сравнению с GPT-4 Omni.
Впрочем, MoA есть куда расти. Например, в области уменьшения времени до первого токена. Из-за итеративной агрегации конечному пользователю приходится долго ждать ответа на вопрос. Авторы статьи намерены бороться с этим недостатком.
Рассказывайте в комментариях, что думаете о MoA?
Разбор подготовил
Душный NLP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Пристанище Дата Сайентиста (TelepostBot)
Модель ИИ для борьбы с онлайн-токсичностью
Решил поделиться результатами своей работы в стартапе.
А занимался я разработкой моделей для модерации контента, направленной на искоренение онлайн-токсичности и создание активных онлайн-сообществ.
Основной целью было разработка модели с высоким перфомансом и минимальным вычислительным затратам и чрезвычайно низкой задержкой.
У нас получилось достигнуть F1-оценку почти 0.96 и AUPRC выше 0.98, при среднем времени оценки контента менее 40 миллисекунд.
Модель также превзошла ведущие ИИ-модели во время независимой оценки, проведенной компанией OpenPipe, лидером в области доработки и оценки доработанных моделей. (можно увидеть на скрине)
Полный текст анонса
А у меня теперь новый карьерный этап, но об этом чуть позже
Решил поделиться результатами своей работы в стартапе.
А занимался я разработкой моделей для модерации контента, направленной на искоренение онлайн-токсичности и создание активных онлайн-сообществ.
Основной целью было разработка модели с высоким перфомансом и минимальным вычислительным затратам и чрезвычайно низкой задержкой.
У нас получилось достигнуть F1-оценку почти 0.96 и AUPRC выше 0.98, при среднем времени оценки контента менее 40 миллисекунд.
Модель также превзошла ведущие ИИ-модели во время независимой оценки, проведенной компанией OpenPipe, лидером в области доработки и оценки доработанных моделей. (можно увидеть на скрине)
Полный текст анонса
А у меня теперь новый карьерный этап, но об этом чуть позже
Суперкомпьютеры тоже ломаются. Вернее, проблема может возникнуть в одной из их составляющих.
В случае, которым поделились ML-специалисты Яндекса, необычная поломка произошла у вентиляторов, которые охлаждают видеокарты.
Спустя два года работы в дата-центре во Владимире вентиляторы стали выходить из строя и буквально разлетаться на куски один за другим. Получался своего рода эффект шрапнели.
Компанда начала разбираться в причинах неисправности и выяснила, что проблема была в качестве пластика. О том, как в итоге ее удалось устранить, рассказали в посте.
В случае, которым поделились ML-специалисты Яндекса, необычная поломка произошла у вентиляторов, которые охлаждают видеокарты.
Спустя два года работы в дата-центре во Владимире вентиляторы стали выходить из строя и буквально разлетаться на куски один за другим. Получался своего рода эффект шрапнели.
Компанда начала разбираться в причинах неисправности и выяснила, что проблема была в качестве пластика. О том, как в итоге ее удалось устранить, рассказали в посте.
Telegram
ML Underhood
Вентиляторные шрапнели в суперкомпьютерах
В дата-центрах Яндекса есть собственная система стоек, где на одной плате установлено сразу несколько видеокарт, к которым подключены сервера. На этой технологии работает, например, суперкомпьютер «Галушкин».
Для…
В дата-центрах Яндекса есть собственная система стоек, где на одной плате установлено сразу несколько видеокарт, к которым подключены сервера. На этой технологии работает, например, суперкомпьютер «Галушкин».
Для…
У Яндекс Погоды новая технология — OmniCast. Она умеет точно прогнозировать температуру в конкретном квартале города.
В связи с нововведением частота обновления прогноза выросла в 36 раз: теперь он обновляется не раз в 3 часа, а каждые пять минут. Как создавали такую нейросетевую модель — подробно расписали разработчики на Хабре. Но можно немного приоткрыть тайну: помимо профессиональных метеостанций сервис стал учитывать и любительские.
Кстати, Яндекс Погода призывает пользователей и организации, у которых есть метеостанции, подключаться к сервису с помощью API.
В связи с нововведением частота обновления прогноза выросла в 36 раз: теперь он обновляется не раз в 3 часа, а каждые пять минут. Как создавали такую нейросетевую модель — подробно расписали разработчики на Хабре. Но можно немного приоткрыть тайну: помимо профессиональных метеостанций сервис стал учитывать и любительские.
Кстати, Яндекс Погода призывает пользователей и организации, у которых есть метеостанции, подключаться к сервису с помощью API.
Хабр
Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций
Точность прогноза погоды зависит от многих факторов — в том числе от данных, на основе которых и проводятся вычисления. Поэтому мы постоянно добавляем новые источники информации, которые используем в...
Компания Anthropic опубликовала системные промпты для своей языковой модели Claude 3.5. Это значимое событие для всех, кто интересуется разработкой чат-ботов и prompt engineering.
Системный промпт - это набор инструкций, которые определяют базовое поведение и личность AI-ассистента. Обычно эта информация не раскрывается разработчиками и считается коммерческой тайной.
Однако Anthropic решили пойти на беспрецедентный шаг и поделиться промптами своей модели. Это дает нам возможность изучить принципы работы одного из самых продвинутых чат-ботов на рынке.
Знакомство с промптами Claude 3.5 может быть полезно для всех, кто занимается или планирует заниматься созданием собственных AI-ассистентов. Это возможность перенять опыт ведущих специалистов в области и усовершенствовать свои навыки prompt engineering.
Конечно, нужно понимать, что каждый проект уникален и требует индивидуального подхода. Но изучение промптов Claude 3.5 может дать ценные инсайты и вдохновение для собственных экспериментов и разработок.
Так что если вы хотите быть в курсе последних трендов в мире чат-ботов и AI-ассистентов, рекомендую ознакомиться с опубликованными промптами. Это может стать полезным ресурсом для вашего профессионального развития в этой перспективной области.
https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts#july-12th-2024
#Anthropic #Claude #PromptEngineering #ChatbotDevelopment #AIAssistants
Системный промпт - это набор инструкций, которые определяют базовое поведение и личность AI-ассистента. Обычно эта информация не раскрывается разработчиками и считается коммерческой тайной.
Однако Anthropic решили пойти на беспрецедентный шаг и поделиться промптами своей модели. Это дает нам возможность изучить принципы работы одного из самых продвинутых чат-ботов на рынке.
Знакомство с промптами Claude 3.5 может быть полезно для всех, кто занимается или планирует заниматься созданием собственных AI-ассистентов. Это возможность перенять опыт ведущих специалистов в области и усовершенствовать свои навыки prompt engineering.
Конечно, нужно понимать, что каждый проект уникален и требует индивидуального подхода. Но изучение промптов Claude 3.5 может дать ценные инсайты и вдохновение для собственных экспериментов и разработок.
Так что если вы хотите быть в курсе последних трендов в мире чат-ботов и AI-ассистентов, рекомендую ознакомиться с опубликованными промптами. Это может стать полезным ресурсом для вашего профессионального развития в этой перспективной области.
https://docs.anthropic.com/en/release-notes/system-prompts#july-12th-2024
#Anthropic #Claude #PromptEngineering #ChatbotDevelopment #AIAssistants
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ozon Tech ждёт тебя на E-CODE!
⏰ IT-конференция E-CODE пройдет 28 и 29 сентября.
Что тебя ждёт:
- ML-трек с докладами от ведущих экспертов индустрии.
- Live-запись IT-подкаста.
- Научно-популярный трек для тех, кто жаждет знаний.
- Игры на свежем воздухе, чтобы размяться и повеселиться.
- Караоке для смелых и талантливых.
- А ещё вечеринка в финале!
Будет всё: от полезных знаний до веселья и нетворкинга. Не пропусти!
📌 Зарегистрироваться
⏰ IT-конференция E-CODE пройдет 28 и 29 сентября.
Что тебя ждёт:
- ML-трек с докладами от ведущих экспертов индустрии.
- Live-запись IT-подкаста.
- Научно-популярный трек для тех, кто жаждет знаний.
- Игры на свежем воздухе, чтобы размяться и повеселиться.
- Караоке для смелых и талантливых.
- А ещё вечеринка в финале!
Будет всё: от полезных знаний до веселья и нетворкинга. Не пропусти!
📌 Зарегистрироваться