Базовые замеры перед обучением 29M модели эмбеддингов
В пятой части цикла о разработке 29M модели эмбеддингов автор фиксирует базовые метрики качества до начала обучения. Начальные замеры схожести с моделью-учителем и качества retrieval необходимы для корректной оценки результатов последующих фаз тренировки.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Монополия бигтеха в индустрии ИИ и иллюзии открытого кода
Крупные корпорации фактически монополизировали разработку передового искусственного интеллекта благодаря масштабным финансовым и инфраструктурным ресурсам. Надежды на то, что концепция Open Source и децентрализованный подход смогут преодолеть эту гегемонию, называют рыночной иллюзией.
Страхование рисков от ошибок ИИ-агентов: подходы в России и за рубежом
В статье рассматривается проблема распределения ответственности и страхового покрытия в случаях, когда автономные ИИ-агенты наносят ущерб из-за ошибочных решений. Автор сопоставляет российскую нормативную базу со стандартами страхования ИИ-рисков в других странах. Тема становится актуальной на фоне делегирования нейросетям критически важных бизнес-процессов.
Никита Горячев выпустил книгу «LLMOps. Практическое руководство»
Вышла книга «LLMOps. Практическое руководство», автором которой выступил разработчик систем на базе больших языковых моделей Никита Горячев. Материал книги основан на практических заметках автора по эксплуатации LLM, собранных на GitHub.
Развитие интернета автономных агентов и концепция Semantic Web
В 2001 году создатель World Wide Web Тим Бернерс-Ли с коллегами описал концепцию Semantic Web в журнале Scientific American. Эта идея предполагала создание интернета, по которому перемещаются автономные программные агенты для решения задач пользователей. Материал посвящен практическому воплощению агентной сети в современности.