Я протестировал 3 китайские LLM — теперь боюсь, что GPT в опасности.
Отличительная особенность большинства китайских моделей, что они бесплатные. Сегодня я хочу провести субъективный обзор трёх главных китайских моделей и понять, что лучше использовать и в каких задачах.
⚠️ Это не научная статья, а честный отзыв пользователя
Каждый раз, когда человечество создаёт очередной инструмент на машинном обучении, оно сперва любуется пользой от его работы, а потом пугается своего отражения внутри. С большими языковыми моделями история повторилась с ускорением. От восторга перед ответами ChatGPT до шока от таблиц, где жизнь человека глубоко неравноценна, прошло меньше двух лет.
Звучит странно, но языковые модели предвзяты. У них есть политические взгляды, любимые расы и даже люди, которыми они не прочь пожертвовать. Но обо всём по порядку.
Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
Большие языковые модели (LLM) — это то будущее, которое уже случилось. Они генерируют тексты, пишут код и стихи, планируют и даже дают советы, как жить. Их уже используют в образовании, науке и медиа. Наверняка вы хоть раз использовали сервисы вроде GitHub Copilot, чтобы быстрее написать код. Согласитесь, это удобно.
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.
В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из простого набора скриптов. Но постепенно усложняяcь, он стал включать в себя функции разметки данных, фильтрации датасетов, генерации данных и тестирования. В какой-то момент инструмент стал настолько функциональный, что я решил сделать ему красивый UI и назвать его - Data Studio.
Итак, что же такое Data Studio ?
Data StudioЧитать полностью »
Привет! Я Наталья Тяжова, бакалавр ПМИ ФКН, NLP-исследователь. В VK занималась проектом про фактологическую точность LLM. А после выступила на DataFest с докладом, который лёг в основу этой статьи.
Всем привет! С вами Кирилл Филипенко, сисадмин из Selectel, и сегодня мы погрузимся в тему LLM-агентов. Сейчас об этих самых «агентах» кричат буквально из каждого утюга, поэтому пришло время наконец-то разобраться, что это такое, как они работают и с чем их, собственно, едят. Прыгайте под кат, будет интересно!Читать полностью »
В этом посте я расскажу, как нашёл уязвимость нулевого дня в ядре Linux при помощи модели OpenAI o3. Уязвимость обнаружилась благодаря одному лишь API o3 — не потребовались никакая дополнительная настройка, агентские фреймворки и инструменты.
