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
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... Читать далее
