Закон Мура, который предсказывает удвоение числа транзисторов на чипах каждые два года, теперь открывает безграничные возможности для ИИ-агентов. Эти агенты, обладая растущей вычислительной мощностью, становятся всё более способными выполнять сложные задачи. Мы наблюдаем, как они обучаются быстрее, адаптируются к изменениям и решаю... Read More
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
