Методы сбора и подготовки данных для обучения моделей на крымскотатарском языке
Автор поделился опытом создания датасетов для обучения моделей распознавания и синтеза речи на малоресурсном крымскотатарском языке. В материале раскрываются метрики, методика проверки качества и особенности псевдоразметки при отсутствии готовых наборов данных.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Восстановление Electron-приложения с помощью GPT-6 Astra через разные API
В эксперименте проверили возможность модели GPT-6 Astra восстановить приложение Pomotroid и добавить функции импорта и экспорта состояния. Автор сравнил качество готовых решений, время выполнения, автоматические проверки и расходы через сервисы OpenAI, OpenRouter и TeamoRouter.
Результаты дообучения компактной нейросети на MacBook с помощью MLX и LoRA
Разработчик провел эксперимент по дообучению небольшой модели для лаунчера Lumi на MacBook, использовав LoRA через MLX на 328 примерах. В результате первой попытки качество работы модели снизилось на контрольном тесте, однако со второй попытки ее показатели удалось вернуть к исходным. Автор описал проблемы обучения малых моделей на небольших датасетах и текущие ограничения при переносе весов в Ollama.
Тед Сандерс объяснил принципы версионирования моделей OpenAI
Сотрудник OpenAI Тед Сандерс раскрыл логику наименования и версионирования языковых моделей компании. По его словам, размер модели во многом определяет ее надежность и стоимость, а номера версий отражают порядок релизов, связь между ними и масштаб изменений.
Глава Instagram Адам Моссери ожидает усиления негативного отношения к ИИ
В подкасте Colin and Samir глава Instagram Адам Моссери отметил, что многие люди негативно относятся к искусственному интеллекту, причем это касается не только молодежи и творческих специалистов. По его мнению, в дальнейшем общественный негатив вокруг темы ИИ будет только расти.