Использование ответов OpenAI API в формате JSON: Введение
Публикации с хабом Natural Language Processing
Семантический поиск (homemade)
Не любой In-context learning одинаково полезен
Уход к дообучению моделей? Исследователи и технологии Character.ai выкуплены Google
RLHF. История становления идеи — 3. Supervised finetune, Протокольный сбор обратной связи, Batch RL
OpenSource на поле против OpenAI: Function Calls здесь и сейчас для самых маленьких… ресурсов
Эффективные запросы к ChatGPT и подобным моделям: Полное руководство по идеальной формуле
Вызов функций с помощью LLM
Мобильный AI на рабочем месте. Ищем реальную ценность
- Смартфоны
- Будущее здесь
- Блог компании Samsung
- Машинное обучение
- Бизнес-модели
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
Долой рандом, или ищем лучшие настройки для аугментации текстов
- Блог компании MTS AI
- Data Mining
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
Используем LLM, чтобы найти «бриллианты» в тексте
- Innovative People corporate blog
- Блог компании Innovative People
- Data Mining
- Big Data
- Natural Language Processing
Turbo ML Conf 2024 — по следам
Как оживить Кандинский матрицами вращений для генерации видео — модель Splitter (часть 2-я)
- Работа с видео
- Обработка изображений
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
RLHF. История становления идеи — 2
Как мы построили сервис, который поможет сократить поиск видео контента в огромной базе данных
- Анализ и проектирование систем
- Big Data
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
