👨‍💻Промпт-инжиниринг: как найти общий язык с ИИ

В этой статье я расскажу почему эта профессия приобретает всё большую значимость и как можно использовать приёмы промпт-инжиниринга в работе и повседневной жизни.

Читать...

ИТМО определил самые популярные Open Source решения в сфере ML/Data в России

Свежее исследование от ИТМО определило лидеров среди компаний, активно развивающих open-source проекты в области машинного обучения. Первое место занял Яндекс c 120 решениями и 65000+ звёзд на GitHub (мощный отрыв от остальных участников). На втором месте — Сбер, а замыкает тройку Т-банк. Критериями оценки были популярность и востребованность проектов в РФ и остальном мире.

Исследователи отмечают, что лидерство компании стало возможным, благодаря множеству успешных open source проектов в сфере Data/ML, активному участию в поддержке сообщества через мероприятия и гранты, а также высокому качеству репозиториев и активным контрибьюторам.

Эксперты также поделились общими выводами по сфере:
— Вклад в открытый код становится важнее конкуренции
— Open source объединяет специалистов со всего мира
— GitHub остаётся стандартом, но растёт интерес к альтернативам
— Компаний ориентируются не только на внутренний, но и на международный рынок


Статью об исследовании можно почитать на хабре.

👥 Как мы генерируем GPT-нейросетями миллиарды объявлений на малом количестве GPU

В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса.

Читать…