Статья раскрывает оптимизацию RAG через интеграцию ГБД, улучшая семантическое извлечение и контекстуализацию для LLM, что снижает галлюцинации.

Архитектурные подходы, включая кластеризацию и схемы, усиливают точность и осведомленность моделей в специфических доменах.

https://arxiv.org/abs/2411.09702

Статья представляет метод SG-Mixed применяет техники машинного обучения для повышения эффективности ГМ, комбинируя различные стратегии обучения с ограничениями на векторные представления.

Этот подход улучшает точность генерации при ограниченных данных, снижая вычислительные затраты.

https://arxiv.org/abs/2411.09678

Статья предлагает использование трансформеров (T) в контексте RL с механизмами внимания (A), что улучшает эффективность ГМ, минимизируя вычислительные расходы через оптимизацию векторных представлений (e).

Такой подход усиливает обучение на малых выборках, балансируя сложность архитектуры и ресурсные затраты.

https://arxiv.org/abs/2411.09591

В статье предложен метод, где модели создают данные, подражая существующим примерам, минимизируя необходимость в разметке.

Этот подход улучшает генерацию, обучая модели эффективно воспроизводить поведение без явных меток.

https://arxiv.org/abs/2411.09229

Статья исследует современные методы федеративного обучения, акцентируя внимание на решении проблем безопасности и оптимизации коммуникаций в распределённых системах.

Обсуждаются новые подходы для повышения эффективности и конфиденциальности данных.

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3676164

Статья анализирует комбинацию глубоких сетей и алгоритмов RL, рассматривая стабилизацию обучения и улучшение представлений.

Освещаются проблемы вычислений и оптимизация баланса между исследованием и эксплуатацией.

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3539604

Статья анализирует использование графовых генеративных моделей, таких как GraphGAN и GraphVAE, для синтеза данных, сохраняющих сложные топологические и зависимые структуры.

Рассматриваются теоретические подходы, методы оптимизации и их применение в области молекулярного дизайна, сетевого анализа и рекомендательных систем.

https://arxiv.org/abs/2411.08640

Статья представляет обзор методов и архитектур PLMs для обработки естественного языка, таких как BERT, GPT и T5.

А также рассматривает подходы к их предобучению и дообучению для решения разнообразных задач NLP.

https://www.jmlr.org/papers/volume25/23-0386/23-0386.pdf

В статье автор рассматривает архитектуру LLM в NLP, акцентируя внимание на трансформерах, их механизмах и подходах к обучению.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-nlp-fundamentals-part-1-de5bf75e553a

В статье рассматриваются способы представления слов в виде многомерных векторов, которые используются для обработки и анализа текста, а также их роль в обучении моделей

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-word-embeddings-part-2-ff6b9cf1d82d

Статья объясняет архитектуры RNN, LSTM и GRU, которые используются в моделях для обработки последовательных данных.

Далее писываются их особенности, преимущества и недостатки, а также их роль в улучшении производительности LMs.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-rnn-lstm-grus-part-3-c5e1cbfeda1d

Статья объясняет архитектуру энкодер-декодер и как она разделяет процесс кодирования, декодирования информации для улучшения производительности в задачах с последовательными данными.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-encoder-decoder-architecture-part-4-b96ace71394c

Статья разбирает механизм внимания, позволяющий моделям фокусироваться на различных частях входных данных при их обработке.

Этот механизм значительно улучшает эффективность и точность обработки длинных последовательностей, особенно в задачах перевода и обработки текста.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-attention-part-5-495bbe3d278e

В статье исследуется то, как трансформеры используют механизмы внимания для эффективной обработки и генерации последовательностей, а также их ключевые преимущества по сравнению с предыдущими архитектурами.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-understanding-transformers-part-6-3a5573ed30e7

Статья содержит ключевые аспекты реализации трансформера, включая многоголовое внимание, позиционные энкодирования и нормализацию слоев, а также их роль в обработке данных.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-coding-a-transformer-part-7-ca459ceceb61

Заключительная статья раскрывает архитектуру BERT, использующую двустороннее внимание для контекстуального представления текста, что значительно улучшает производительность в задачах NLP, таких как классификация и извлечение информации.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-bert-part-8-c60c1d9ebc82

Статья описывает концепцию результативного управления, где аналитика и оптимизация процессов помогают повышать эффективность работы и бизнес-показатели.

https://habr.com/ru/articles/864890/

Собрали для вас актуальные направления и специализации, которые будут востребованы в 2025 году.
Какие тренды продолжат расти, а какие только появятся, — изучили исследования и рассказываем ниже.

https://habr.com/ru/companies/habr_career/articles/865618/

В статье описывается, как в компании Raft организуют процесс разработки, включая применение принципов agile, важность прозрачности, автоматизации и фокуса на качестве

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/851548/

В статье описывается, как в компании Raft внедряют практики DevOps для улучшения процессов разработки и эксплуатации.

Рассматриваются ключевые инструменты и подходы, такие как автоматизация, CI/CD, мониторинг и улучшение взаимодействия между командами.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/864334/

Статья обсуждает семь ключевых библиотек Python, которые необходимы для эффективной реализации MLOps (Machine Learning Operations). Эти библиотеки помогают автоматизировать, масштабировать и управлять жизненным циклом моделей машинного обучения.

https://www.kdnuggets.com/7-essential-python-libraries-mlops