LLM

Последние новости о больших языковых моделях (LLM): GPT, Claude, Gemini, LLaMA и другие. Обзоры новых релизов, сравнения моделей, анализ возможностей и ограничений современных LLM. Следите за развитием технологий искусственного интеллекта в области обработки естественного языка. Практические кейсы применения, туториалы и экспертные мнения.

В Швейцарии разработали модель Apertus

Швейцарские исследователи выпустили полностью открытую языковую модель Apertus

Швейцарские исследователи представили Apertus — полностью открытую языковую модель с акцентом на прозрачность и конфиденциальность. Модель доступна в версиях на 8 и 70 млрд параметров.

NatureLM интерфейс звуков животных

NatureLM-audio запускает интерактивный интерфейс для анализа звуков животных

Earth Species Project запустила интерактивный интерфейс для языковой модели NatureLM-audio, позволяющий анализировать звуки животных без программирования через веб-интерфейс.

Повышение точности языковых моделей с помощью Coveo Passage Retrieval на Amazon Bedrock

Coveo интегрирует свой Passage Retrieval API с Amazon Bedrock для повышения точности языковых моделей через двухэтапный поиск и гибридное ранжирование в корпоративной среде.

Scale решает проблему инструментальных цепочек

Инструментальные цепочки ИИ: почему стандартный подход к обработке данных не работает и как это исправить

Scale AI обнаружила фундаментальную проблему цепочки инструментов в LLM и предложила революционный подход: заставить модели генерировать планы вместо выполнения задач.

Оптимизация производительности LLM: как работают параллельные запросы в языковых моделях

Глубокий технический анализ работы больших языковых моделей под нагрузкой: как оптимизировать параллельную обработку запросов через понимание фаз предварительного заполнения и декодирования.

Стратегии декодирования в языковых моделях

Стратегии декодирования: как языковые модели выбирают следующие слова

Обзор стратегий декодирования в языковых моделях: от жадного поиска до beam search и методов сэмплинга. Практические примеры на Python.