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... Читать далее
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... Читать далее
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... Читать далее
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... Читать далее
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... Читать далее
