Предлагаем пошаговое руководство по полной разработке LLM-приложений - от первоначальной идеи до экспериментов, оценки и создания продукта. Следуя ему, вы сможете максимально расширить границы возможного LLM-нативных технологий.

https://nsprg.ru/mW2lyO

VK: https://nsprg.ru/O5P7Bv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Предлагаем наглядное руководство по смарт-обрезке ветвей дерева решений с учетом сложности/стоимости вычислений. Описанный подход потенциально позволяет создавать более оптимальные деревья, хотя зависит от набора данных, поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов.

https://nsprg.ru/xPGArm

VK: https://nsprg.ru/v8p4zv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy

Разберем пошагово процесс создания масштабируемой, эффективной системы рекомендаций с нуля. Подробно изучим нюансы ее компонентов: сбор и представление данных, выбор алгоритма, обучение модели, обработка в реальном времени, обратная связь.

https://nsprg.ru/xPGX6m

VK: https://nsprg.ru/v8pXrv

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с новым подходом к поиску необходимых документов. Для повышения точности поиска он предполагает учет соседних документов с помощью контекстно-зависимых эмбеддингов.

https://nsprg.ru/x9w7aO

VK: https://nsprg.ru/mwZ10O

@nuancesprog #MachineLearning #RAG

Узнаем, как Яндекс создавал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, какие технические улучшения реализовали для Pro-версии, как добились результатов на уровне GPT-4o и превзошли Qwen 2.5. Разберем оптимизации, снизившие затраты на вычисления на 25%, и возможности выложенной опенсорс Lite-версии для разработки собственных решений.

ХАБР: https://nsprg.ru/O4lodO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM