Рубрика «ml» - 10

Что будет, если к опасному запросу в LLM приписать специально подобранную строку токенов? Вместо отказа модель может послушно сгенерирует подробный ответ на запрещённую тему — например, как ограбить магазин. Именно так работают состязательные суффиксы: они заставляют LLM игнорировать ограничения и отвечать там, где она должна сказать «опасно».

Читать полностью »

Небольшой рассказ о том, как я начал делать инструмент для локального перевода текстов и файлов, с чего началось, и куда пришло.

Тема использования нейросетей в разных областях (в том числе и для перевода) часто обсуждалась на хабре - и я тоже решил поделиться своим велосипедом. В данный момент уже есть базовый функционал и некоторые планы на его расширение.

Читать полностью »

Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.

Читать полностью »

Сгенерировано с помощью gigaChat

Сгенерировано с помощью gigaChat

Один из моих коллег сказал когда-то, что "база данных - это хранилище, а не считалище!"Читать полностью »

Взгляд на самую большую проблему в мире ИИ, почему это важно для вас и почему это так ценно.

Практика alignment: данные, RLHF и UX как конкурентное преимущество - 1

Читать полностью »

Как создать студию контента. Автоматизация для эффективной работы - 1

Сегодня мир контента движется с невероятной скоростью. Каждый день появляются новые инструменты и технологии, которые позволяют нам работать быстрее, умнее и эффективнее.

Читать полностью »

Disclaimer: по России и Китаю искать информацию достаточно сложно, так как где-то её просто нет, а где-то ты читаешь статьи по непонятному источнику. Попробовал собрать все что смог. В статье использовались в том числе результаты Deep Research от Perplexity

Сравнительная таблица

Страна/Регион

Потрачено/Всего планов (млрд $)

Основной фокус

Китай

$111B / $450-650B

Альтернативы Nvidia, самообеспечение

Южная Корея

$219-269B / $915B

Память (HBM), системные полупроводники

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js