Машинное обучение

Welcome to the Машинное обучение blog category! Here you will find interesting articles, useful tips and current news.

Анна
В данной статье я делюсь своими первыми шагами в исследовании мультиагентных систем, которые нацелены на оптимизацию анализа статей. В качестве стартового эксперимента я заменил себя виртуальным помощником, чтобы оценить эффективность этого подхода. Первые результаты обнадеживают: мультиагентные системы способны не только ускорить... Read More
Transformers без нормализации – это настоящая революция в мире нейросетей! Научные умы всерьёз задались вопросом: а нужны ли нам слои нормализации вообще? Эта статья ломает стереотипы и предлагает упрощение модели. Исследования показывают, что можно добиться сопоставимых результатов без дополнительных затрат на нормализацию. Это не... Read More
Трансформеры без нормализации - это свежий взгляд на привычные подходы в машинном обучении. Вместо сложных слоев, разработчики из силой имени предлагают более простые решения, которые могут значительно ускорить обучение и поддержку высоких результатов. Их подход основан на снижении зависимости от нормализации, что может изменить пр... Read More
RoPE, или Rotation-based Position Encoding, — это техника, которая революционизирует подход к обучению языковых моделей (LLM). Вместо традиционных позиционных эмбеддингов RoPE использует вращения векторов, что позволяет лучше захватывать контекст и взаимосвязи в тексте. Важно понимать, что это не просто очередная техническая заморо... Read More
Модификация RoPE – это настоящая революция в кодировании позиций! Мы переходим от привычной тригонометрии к относительным позициям, открывая новые горизонты. Представь себе, как эти модификации работают: они не просто улучшают пищу для нашей нейросети, но и добавляют в нее еще больше вкуса. Погружаемся в мир возможностей и перспект... Read More
RoPE, или Rotational Positional Encoding, — это настоящая находка в мире нейросетей. Но зачем останавливаться на базовом варианте? Модификации RoPE открывают новые горизонты для позиционного кодирования! Мы погрузимся в детали, разберем плюсы и минусы каждого подхода. Будьте готовы к насыщенным и информативным материалам, которые м... Read More
Анна
ML-комьюнити активно обсуждает крупнейшие запуски LLM в начале 2025 года, отмечая как инновации, так и вызовы, с которыми сталкиваются специалисты. Новые модели значительно расширили возможности генерации текста и обработки естественного языка, предлагая прогрессивные решения для разнообразных задач. Эксперты делятся мнениями о пот... Read More
За последние два года мир диффузионных моделей пережил настоящий бум! Научные исследования шагают вперед, словно на обгон, а новые алгоритмы впечатляют своей точностью. Мы увидели прорывы в генерации изображений, улучшение качества синтеза звука и даже использование диффузионок в креативных индустриях. И, разумеется, стартапы, кото... Read More
NIPS 2016 в Барселоне запомнился мне не только выдающимися докладами, но и эмоциями на лицах участников. На выступлении Йошуа Гудфеллоу, рассказывающего о GAN, вдруг возникает великая фигура — Юрген Шмидхубер. Он не просто смотрел, он был готов спорить. Оба этих гениальных ума внесли свой вклад в развитие ИИ, но кто же на самом дел... Read More
Анна
Мультиязычность модели — настоящий прорыв в коммуникациях! Наша новая версия поддерживает 140 языков, что открывает безграничные возможности для пользователей по всему миру. Это значит, что вы можете общаться с людьми, несмотря на языковые барьеры, расширяя горизонты взаимодействия и сотрудничества. Возможность общения на различных... Read More
Our valid rss channel