Борис Цирлин
В статье описывается несколько опытов, проведенных с виртуальным помощником Алиса, предоставляемым Яндексом. Эти опыты могут быть повторены любым пользователям интернета и позволяют открыть неожиданные свойства виртуальных помощников.
В статье описывается несколько опытов, проведенных с виртуальным помощником Алиса, предоставляемым Яндексом. Поскольку она основана на нейросетевой языковой модели (Алиса.aiЧитать полностью »
Недавно решил покопаться в локальных языковых моделях и наткнулся на новинку от Google DeepMind — Gemma 3 12B. Модель мощная, с открытой лицензией и, что особенно порадовало, спокойно запускается прямо на ноутбуке. Без серверов, клаудов и трат на аренду GPU.
Чтобы всё это заработало без плясок с настройками, я взял LM Studio — простой и удобный интерфейс для работы с LLM, который буквально делает «запустил и поехали».
Я написал этот материал для блога MinervasoftЧитать полностью »
Нейросети стремительно обучаются и при грамотном запросе могут генерировать достаточно качественный литературный контент.
Разработка AI агента, использующего большие языковые модели (LLM) – это малоизвестный пока еще и потому интересный инженерный процесс, охватывающий весь цикл создания от идеи до финального развертывания. Технические стандарты разработки агентских систем пока еще формируются. В данной статье я поделюсь своим опытом и рассмотрю ключевые этапы, технологии и практические нюансы, которые встречаются при разработке такой системы с нуля.
В последнее время такие компании, как OpenAI и Google, заключают эксклюзивные соглашения об обмене данными с издателями, крупными форумами вроде Reddit и социальными медиаплатформами, что становится для них ещё одним способом сконцентрировать власть.
Такая тенденция выгодна крупнейшим игрокам на рынке ИИ, которые могут позволить себе такие сделки, в отличие от исследователей, некоммерческих организаций и небольших компаний. Крупнейшие корпорации располагают лучшими ресурсами для сбора датасетов. В результате эталонные датасеты для бенчмарков (и для обучения) моделей ИИ всё больше концентрируются в руках малого количества корпораций и академических учреждений.
По мнению некоторых исследователей, это «новая волна асимметричного доступа», которой ещё не было в истории открытого интернета в таком масштабе.Читать полностью »
За последние два года - за время невероятной популярности Generative AI - появилось много перспективных компаний, создающих новые прорывные модели. Последний пример - это китайский стартап DeepSeek, благодаря которому у нас есть открытые аналоги OpenAI GPT-4o и o1. С теми же (что проверено бенчмарками) возможностями в плане выполнения текстовых инструкций, задач на математику, логику и кодинг.
Языковые нейросетевые модели как только не тестировали: от решения олимпиадных задач до создания шедевров мировой литературы. У нас же родилась идея протестировать их на более прикладном уровне. А именно, сможет ли нейросеть играть по правилам в настольную игру, которая сложнее, чем крестики-нолики, и заодно посмотреть, как поведет себя в работе с LLM связка из четырех видеокарт Radeon RX 7900 XTX с 24 гигабайтами видеопамяти.
Нейросети сегодня пишут новости, рекламные тексты, стихотворения и даже целые сценарии. Как мы пришли к этому? Рассказываем историю языковых моделей — от симулятора психотерапевта из 1960-х до первых нейросетей в начале 21 века.
