Сравним два формата, применяемых в работе с языковыми моделями: JSON и YAML. Выясним, почему YAML эффективнее с точки зрения временных и ресурсных затрат, чем JSON.

https://nsprg.ru/mEzElx

VK: https://nsprg.ru/m0rAVv

Дзен: https://nsprg.ru/mr7Mwx

@nuancesprog #MachineLearning #JSON #YAML

Сегодня в нашем распоряжении множество LLM, инструментов и методов промпт-инжиниринга. Поговорим о том, как создавать приложения с помощью промпт-инжиниринга.

https://nsprg.ru/xl1R7v

VK: https://nsprg.ru/mz0arv

Дзен: https://nsprg.ru/xJKRev

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем детальное описание 7 фреймворков с открытым исходным кодом для развертывания и обслуживания LLM. Сравните особенности, преимущества, ограничения и затратность таких фреймворков, как vLLM, Text Generation Inference, OpenLLM, Ray Serve, CTranslate2 и MLC LLM.

https://nsprg.ru/xPZr1O

VK: https://nsprg.ru/v82Dlm

Дзен: https://nsprg.ru/vg2nAx

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Хотите создать эффективную RAG-систему для генерации ответов, дополненной результатами поиска? Предлагаем 10 стратегий повышения качества RAG, которые обеспечат успешный переход от прототипа к производству.

https://nsprg.ru/vd6glm

VK: https://nsprg.ru/ma2Zpx

Дзен: https://nsprg.ru/O7pgbm

@nuancesprog #MachineLearning

Хотите создать диалогового чат-бота на основе собственных наборов данных? Воспользуйтесь пошаговым руководством по разработке диалогового чат-бота с оптимизированной памятью с использованием LLM и LangChain.

https://nsprg.ru/mYAApm

VK: https://nsprg.ru/Ojrr3O

Дзен: https://nsprg.ru/xAGGEO

@nuancesprog #LLM #LangChain #MachineLearning

В последние годы область искусственного интеллекта и машинного обучения стремительно развивается. Нас окружают умные дома, автомобили, виртуальная реальность, роботы и т.д. С каждым годом число новых технологий будет увеличиваться- за этим будущее всего человечества.

https://nsprg.ru/O4rl6x

VK: https://nsprg.ru/OBXkYx

Дзен: https://nsprg.ru/x1WeVO

@nuancesprog #ArtificialIntelligence #MachineLearning

Сможет ли искусственный интеллект заменить графического дизайнера? Этот вопрос волнует многих. Расскажем, как машинное обучение и искусственный интеллект действуют сегодня и поделимся прогнозами экспертов.

https://nsprg.ru/xe20Nv

VK: https://nsprg.ru/mzVegm

Дзен: https://nsprg.ru/xl4D4x

@nuancesprog #MachineLearning #Design

Представляем ExLlamaV2 - мощную библиотеку для квантизации и запуска LLM. Она оптимизирована для молниеносного вывода, а ее новый формат квантизации EXL2 обеспечивает большую гибкость при хранении весов.

https://nsprg.ru/xP42rx

VK: https://nsprg.ru/vg9YNm

Дзен: https://nsprg.ru/v8EVzO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Рассмотрим основные принципы машинного обучения на графах знаний и основные проблемы базовых моделей. Подробно изучим мультиреляционные графы. Узнаем особенности и возможности уникальной модели ULTRA.

https://nsprg.ru/xP4KJx

VK: https://nsprg.ru/v8EWgO

Дзен: https://nsprg.ru/vg9wjm

@nuancesprog #MachineLearning

Что же такое машинное обучение? И почему оно так плотно связано с нашей повседневной жизнью? Отвечаем на эти и сопутствующие вопросы.

https://nsprg.ru/Ojr22O

VK: https://nsprg.ru/mMB4nx

Дзен: https://nsprg.ru/OQgJNx

@nuancesprog #MachineLearning

По мере увеличения прототипов RAG-конвейеров становится насущным обсуждение стратегий оптимизации их производительности. Посмотрим, как можно повысить результативность работы RAG-конвейера с помощью гиперпараметров и различных стратегий настройки.

https://nsprg.ru/v8E45O

VK: https://nsprg.ru/vg958m

Дзен: https://nsprg.ru/OZZqBO

@nuancesprog #DataScience #MachineLearning #RAG

Чтобы самостоятельно освоить машинное обучение, не обязательно записываться на дорогостоящие курсы. Можно обойтись бесплатными роликами на YouTube, онлайн-руководствами и советами практикующих специалистов МО.

https://nsprg.ru/vGoeyv

VK: https://nsprg.ru/vqY2nv

Дзен: https://nsprg.ru/mpBggv

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем руководство по созданию интерактивной визуализации для обнаружения объектов с помощью Renumics Spotlight 1.6.0. Ознакомление с подобными передовыми технологиями позволит принимать более обоснованные решения при выборе дополнительных обучающих данных.

https://nsprg.ru/mpBDlv

VK: https://nsprg.ru/vqYVbv

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем руководство по созданию приложения компьютерного зрения. Ускорить процесс машинного обучения поможет библиотека нового поколения  -  Detectron2. В результате вы получите модель, способную "видеть" и извлекать нужную информацию из PDF-документов.

https://nsprg.ru/OjrddO

VK: https://nsprg.ru/OQg40x

@nuancesprog #MachineLearning #PDF

Не нужно быть Атлантом, чтобы перенести модель в облако. Нужно лишь усвоить ключевые концепции проектирования Python-приложения для машинного обучения. Предлагаем рассмотреть их на высоком и низком уровнях, чтобы принять оптимальные решения для сбалансирования нагрузки и устранения узких мест при развертывании.

https://nsprg.ru/m6873v

VK: https://nsprg.ru/myDG3O

@nuancesprog #MachineLearning #Python

Улучшение качества визуализации - актуальная проблема для многих разработчиков. Узнайте, как использовать алгоритм машинного обучения t-SNE для визуализации данных высокой размерности.

https://nsprg.ru/xAGbPO

VK: https://nsprg.ru/OQgBNx

Дзен: https://nsprg.ru/Ojro2O

@nuancesprog #MachineLearning #Python #tSNE

Слияние  —  инновационный способ создания передовых языковых моделей. В сегодняшнем гайде рассмотрим слияние с помощью библиотеки mergekit, подробно опишем, как работают механизмы SLERP, TIES, DARE и passthrough, а также приведем примеры конфигураций.

https://nsprg.ru/OjApnv

VK: https://nsprg.ru/OQMdzO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM #Algorithms

Создание продуктов и услуг с помощью моделей МО требует обучающих данных, которые обычно получают от клиентов. При этом часто нарушается цикл инноваций: разработка качественного продукта невозможна без построения достойной модели, которая, в свою очередь, нуждается в большом количестве данных, поступающих от клиентов, ожидающих качественного продукта.

https://nsprg.ru/maYJpm

VK: https://nsprg.ru/xPbRAO

Дзен: https://nsprg.ru/O7kXbO

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с концепцией продвинутой RAG, которая позволяет устранить ограничения простой RAG. Для практики предлагаем руководство по реализации простого и продвинутого RAG-пайплайнов с использованием LlamaIndex.

https://nsprg.ru/mEKp0v

VK: https://nsprg.ru/m0WwwO

@nuancesprog #MachineLearning #LlamaIndex #RAG

Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс.

https://nsprg.ru/v212Gx

VK: https://nsprg.ru/OZYkKv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Visualization