С сегодняшнего дня GigaChat API доступен бесплатно

Каждому доступен 1 млн токенов в месяц, что в среднем позволяет обработать до 3,5 млн символов.

Доступы — здесь

😻 #news

Интерактив: опишите свою профессию, не называя ее

Кто смешнее всех – тому стикер от редактора 😻

Что почитать на выходных: статья "Improving Image Generation with Better Captions" от OpenAI

Повествование идет, по сути, о том, как они научили DALLE-3 так чутко реагировать на запрос, не игнорируя слова и не перевирая их суть. Ученые предположили, что описанные проблемы связаны с шумными подписями к картинках в трейне. Они обучили дополнительную модель, генерирующую качественные подробные подписи к картинкам, обучили text-to-image на новом трейне и выяснили, что качество действиельно повысилось. Детали – в статье.

P.S. Красивые картиночки из DALLE-3 идут в комплекте.

😻 #advice

И снова с вами рубрика интересные факты: мудрость толпы

Однажды 1906 году на сельской ярмарке в Плимуте приключилась история. 800 человек участвовали в конкурсе, где нужно было угадать вес убитого и освежёванного быка. Назывались самые разные числа, и никто не так и не угадал точный вес. Об этом соревновании услышал статистик Фрэнсис Гальтон. Из интереса он посчитал медиану всех вариантов и получил 547 кг, тогда как действительный вес составлял 543 кг, то есть коллективная ошибка составила менее 1%. Это настолько поразило ученого, что он продолжил исследовать феномен.

В итоге подобная точность в оценке параметров или количества каких-либо предметов ещё не раз наблюдалась в экспериментах в разных странах. Этому статистическому являнию дали название «мудрость толпы».

😻 #forfun

Эта модель поработит нас

😻 #memes

Классическая воскресная головоломка

И снова на очереди интересная задачка, которую не каждый сможет решить (но нашим подписчикам она, конечно, по силам):

Палку надломали в двух местах. Найдите среднюю длину самого короткого, среднего, и самого длинного из образовавшихся кусочков.

Какие будут идеи?

😻 #задачи

Llemma – LLM для математических задач

Эту открытую LLM недавно выпустили ученые из Принстона. Она была обучена на миллионах образцов кода и статей, и в итоге показала отличные результаты: щелкает интегралы, доказывает теоремы и решает задачи.

На 4-shot она решила 43% задач из MATH, почти не уступив в качестве Minerva от Google, несмотря на меньшее количество параметров.

😻 #news

Самый полный репозиторий библиотек Python для Data Science разработчика

Если ты занимаешься Data Science, то знаешь, как важно иметь под рукой нужные инструменты для эффективной работы. Мы тут как раз нашли заметку, в которой перечислены все самые полезные и эффективные библиотеки и модули Python для разных задач. Есть разделы "Очистка и обработка", "Рекомендательные системы", "Временные ряды", "NLP", "Визуализация". Все со ссылками на документацию.

😻 #advice #python