Как общаться с базой знаний на естественном языке с помощью LLM и объективно оценить работу полученной системы
Публикации с хабом Natural Language Processing
«Ревизорро» в IT: тестируем суммаризацию текста в GigaChat и YandexGPT
Как избирательное забывание помогает в обучении ИИ
Векторные БД vs Точность — часть 1
На пути к 1-разрядным моделям машинного обучения
Тестируем AI на создании прикладного приложения
Как мы тестировали большие языковые модели для модерации отзывов
Книга «Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT»
- Блог компании Издательский дом «Питер»
- Программирование
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
SAGE v1.1.0: как мы учили генеративный корректор орфографии ошибаться реже, думать быстрее и исправлять пунктуацию
Мы опубликовали датасет для детекции речи размером более 150 тысяч часов на 6000+ языках
OmniFusion 1.1: мультимодальность теперь и на русском
- Блог компании AIRI
- Алгоритмы
- Обработка изображений
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
GPT-4, Claude 3, Gemini Pro или опенсорс — как выбрать LLM под свою задачу?
Превращаем голосовое сообщение в структурированную заметку
Размышления о высококачественных данных, собранных людьми
Kandinsky 3.1 — новая быстрая модель генерации изображений по тексту
- Блог компании Сбер
- Блог компании SberDevices
- Обработка изображений
- Машинное обучение
- Natural Language Processing
