А мы вышли в опенсорс!

И зацените под какой лицензией

Читал этим же школьникам лекцию про ИИ и работы будущего. Видимо, я им понравился как ролевая модель ) было куча вопросов.

Лучшие вопросы:
- У вас было про то что инженеры не могут скомпилировать две строчки на питоне. А какой компилятор вы использовали? В питоне же нет компилятора?
- Почему вы выложили вашу модель на дропбокс?
- Вам говорили что вы похожи на эминема?

Парень очень красиво пытается развести ChatGPT на подтверждение сознания, посмотрите ) это не получилось, но получилось подловить!

https://youtu.be/ithXe2krO9A?t=543

Завтра приходите на IT-пикник слушать про GPT-продукты! Состав звёздный, будет интересно. 16:00 продуктовый шатёр

Продолжаем выкладывать записи с Turbo ML Conf, найти можно на нашем youtube.

Сегодня выложили NLP. Особенно рекомендую доклад Артура про подходы к построению LLM-приложений, нам тут есть что сказать! Ну и конечно доклад Толи Потапова про нашу T-Lite - under the hood.

▫️Полтора года с ChatGPT. Артем Бондарь, Head of NLP, Т-Банк
▫️Как сделать хороший перевод документов на базе LLM. Николай Карпачев, руководитель группы базового качества машинного перевода, Яндекс
▫️Подходы к построению LLM-приложений. Артур Самигуллин, руководитель платформы LLM, Т-Банк
▫️LLM для автоматизации поддержки. Ирина Степанюк, руководитель NLP-команды, Т-Банк
▫️Строим сильную базовую LLM на основе открытых моделей. Анатолий Потапов, руководитель группы фундаментальных технологий LLM, Т-Банк
▫️Вредные LLM‑советы для непослушных NLP‑разработчиков и их продактов. Иван Самсонов, руководитель прикладных исследований ИИ, AI VK

Кто на нашей llmarena занял четвертое место (второе по rank) – тот мы!
Вообще шокирующее хороший результат, обогнать llama 3.1 405b, Яндекс и Сбер - такого мы даже не планировали.
p.s. воспринимайте спокойно, это просто бенчмарк - со своими нюансами.

Пользуясь случаем - по MERA мы пятые из представленных и первые из опенсорс ❤️‍🔥

Смотрите какие ребята интересные - создание приложений и воркфлоу на базе любых моделей с помощью "программирования на тексте" - своеобразной маркдаун-разметкой.

Видео всё объясняет

Думаю, большая часть текущей разработки уйдет в подобные решения.

https://www.wordware.ai/

Привет, я ищу легенду.

Я ищу CPO на AI пользовательские продукты в Т-Банк. Строить ассистенты, умные камеры, поиски и прочие продукты будущего на базе AI.

Позиция искренне очень крутая - топовая команда, топовые технологии, масштаб всей компании и шире, и много свободы.

Описание тут

Если вдруг знаете кого посоветовать - тоже пишите.

Писать напрямую мне

Ниже цитата про крутость моделей от CEO Perplexity. Модели не важны, важен фокус на опыт пользователя.

Основная модель perplexity, кстати, это дообученная llama.

Я очень рекомендую весь подкаст

Lex Fridman: So in the future, you hope your model to be the dominant or the default model?
Aravind Srinivas: We don’t care.
Lex Fridman: You don’t care?
Aravind Srinivas: That doesn’t mean we are not going to work towards it, but this is where the model-agnostic viewpoint is very helpful. Does the user care if Perplexity has the most dominant model in order to come and use the product? No. Does the user care about a good answer? Yes. So whatever model is providing us the best answer, whether we fine-tuned it from somebody else’s base model or a model we host ourselves, it’s okay.
Lex Fridman: And that flexibility allows you to-
Aravind Srinivas: Really focus on the user.

В свежем исследовании от ИТМО мы вошли в топ-3 компаний, вкладывающихся в Open Source в AI! В честь этого хочется еще раз упомянуть некоторые из наших разработок:

🏂T-Lite – наша LLM (а также Instruct версия)
⚡️ETNA – мульти-тул для Time-Series
🐊Research – множество репозиториев, которыми мы подкрепляем наши научные исследования
🐖Turbo Alignment – библиотека LLM alignment с реализацией широкого спектра методов

Если вы вдруг что-то из этого пропустили, то самое время накинуть звездочек и попробовать заиспользовать у себя.

Исследование опубликовано здесь.

Очень прикольно следить за размышлениями o1 над сложной задачей.

Особенно на контрасте со мной, кожаным мешком. Мой chain of thoughts во-первых медленней в 100 раз, во-вторых на втором звене обычно заканчивается 😅

Изучаю платформы для построения LLM-приложений. Пока что с точки зрения продукта фаворит с отрывом это https://relevanceai.com/

У них есть:
- Очень понятная собиралка агентов и пайплайнов из агентов
- Великолепный конструктор тулов
- Возможность втыкаться кодом на питоне в тулы
- Классные интеграции и с каналами, и с внешними триггерами (а-ля запускать агента по тычку из zapier)

Ну и как все такие хорошие платформы они model agnostic