Владимир Дьячков PhD

Персонализация больших языковых моделей (LLMs) Персонализация LLMs критически важна для приложений, таких как виртуальные ассистенты и рекомендации контента, поскольку это обеспечивает соответствие ответов индивидуальным предпочтениям пользователей. В отличие от традиционных подходов, которые оптимизируют модели на основе агрегированных отзывов пользователей, персонализация стремится учесть разнообразие индивидуальных точек зрения, сформированных культурой, опытом и ценностями. Существующие методы оптимизации Современные…

Введение в SmolAgents от Hugging Face SmolAgents — это легковесный и эффективный фреймворк для создания AI-агентов, которые используют различные инструменты, такие как веб-поиск и выполнение кода. В этом руководстве мы покажем, как создать AI-ассистента для исследований, который сможет автономно искать информацию в интернете и подводить итоги статей. Установка необходимых библиотек Сначала установите библиотеки smolagents и…

Введение Научная публикация значительно расширилась за последние десятилетия, однако доступ к важным исследованиям остается ограниченным для многих, особенно в развивающихся странах, независимых исследователей и небольших академических институций. Повышение затрат на подписку на журналы усугубляет это неравенство, ограничивая доступность знаний даже в хорошо финансируемых университетах. Проблема Несмотря на стремление к открытым данным (Open Access), продолжаются барьеры,…

Обучение в контексте (ICL) Обучение в контексте (ICL) позволяет большим языковым моделям (LLMs) обобщать и адаптироваться к новым задачам с минимальным количеством демонстраций. Это критически важно для повышения гибкости модели, её эффективности и применения в таких областях, как перевод языков, суммирование текстов и автоматизированное рассуждение. Механизмы ICL Несмотря на важность ICL, точные механизмы, ответственные за…

Искусственный интеллект: Решения для бизнеса Искусственный интеллект (ИИ) прошел путь от простых систем, основанных на правилах, до сложных автономных сущностей, выполняющих комплексные задачи. В этой статье рассматриваются два термина: ИИ-агенты и агентный ИИ, которые представляют разные подходы к созданию интеллектуальных систем. Определения и основные концепции ИИ-агенты ИИ-агент — это автономная программная сущность, которая воспринимает окружающую…

«`html Проблемы традиционных архитектур MoE Большие языковые модели сделали значительные шаги в понимании искусственного интеллекта, однако эффективное масштабирование этих моделей остается проблемой. Традиционные архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) активируют лишь подмножество экспертов для каждой токена, чтобы сократить вычислительные затраты. Однако это приводит к двум заметным проблемам. Во-первых, эксперты обрабатывают токены изолированно, что ограничивает их способность использовать различные…

«`html Проблемы современных предприятий с внутренними данными Современные предприятия сталкиваются с множеством проблем при исследовании внутренних данных. Данные сегодня разбросаны по различным источникам — таблицам, базам данных, PDF-документам и онлайн-платформам, что затрудняет извлечение последовательных выводов. Многие организации испытывают трудности с разрозненными системами, где структурированные SQL-запросы и неструктурированные документы не могут легко взаимодействовать. Эта фрагментация не…

«`html Улучшение работы больших языковых моделей Улучшение обработки сложных задач рассуждения большими языковыми моделями (LLMs) при низких вычислительных затратах представляет собой вызов. Генерация нескольких шагов рассуждения и выбор наилучшего ответа увеличивает точность, но требует много памяти и вычислительных ресурсов. Обработка длинных цепочек рассуждений или больших партий данных является дорогостоящей и замедляет модели, что делает их…

«`html Современные вызовы в обработке данных Современные рабочие процессы с данными сталкиваются с увеличением размеров наборов данных и сложностью распределенной обработки. Многие организации обнаруживают, что традиционные системы не справляются с длительными временами обработки, ограничениями памяти и эффективным управлением распределенными задачами. В этой ситуации ученые и инженеры данных часто тратят слишком много времени на обслуживание систем,…

«`html Введение в использование больших языковых моделей в медицине Большие языковые модели (LLMs) активно применяются в медицине для поддержки диагностических решений, сортировки пациентов, клинической отчетности и медицинских исследований. Несмотря на их высокую эффективность в контролируемых медицинских тестах, таких как Экзамен на получение медицинской лицензии США (USMLE), их практическое применение в реальном мире еще не было…

Управление личной информацией в языковых моделях Обработка персонально идентифицируемой информации (PII) в больших языковых моделях (LLMs) представляет собой серьезную проблему для конфиденциальности. Модели обучаются на огромных наборах данных, содержащих чувствительную информацию, что приводит к рискам запоминания и случайного раскрытия данных. Сложности управления PII Управление PII усложняется постоянным обновлением наборов данных и запросами пользователей на удаление…

Создание точных графиков: вызов и решение Создание графиков, которые точно отражают сложные данные, остается непростой задачей в области визуализации данных. Это требует не только точного отображения макетов, цветов и размещения текста, но и перевода этих визуальных деталей в код. Традиционные методы, основанные на прямом взаимодействии с моделями визуализации, часто сталкиваются с трудностями при преобразовании сложных…

Методы улучшения работы LLM Методы, такие как Chain-of-Thought (CoT), улучшили процесс рассуждения, разбивая сложные задачи на последовательные подзадачи. Более новые подходы, такие как режимы мышления, подобные o1, вводят возможности проб и ошибок, обратного отслеживания, коррекции и итерации для повышения производительности моделей при решении сложных задач. Однако эти улучшения требуют значительных вычислительных ресурсов. Категории ускорения вывода…

Введение в самонаграждающее рассуждение в LLM Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали сильные способности к рассуждению в таких областях, как математика и программирование. Модели, такие как ChatGPT, Claude и Gemini, привлекли внимание благодаря своим улучшенным методам вывода. Основной задачей является возможность LLM обнаруживать и исправлять ошибки в своих выводах, что называется самокоррекцией. Проблемы самокоррекции Хотя модели…

Обновление DeepSeek: Прозрачность или иллюзия? Недавнее обновление системы вывода DeepSeek-V3/R1 вызывает интерес, но для тех, кто ценит настоящую прозрачность, это заявление оставляет желать лучшего. Несмотря на впечатляющие технические достижения, более внимательный анализ показывает выборочную раскрываемость и важные упущения, которые ставят под сомнение приверженность компании истинной открытости. Впечатляющие метрики, неполное раскрытие В релизе подчеркиваются инженерные достижения,…

«`html Проблемы обработки запросов в LLM Обработка запросов в больших языковых моделях (LLM) создает значительные трудности, особенно для приложений в реальном времени, где важна быстрая реакция. Обработка каждого вопроса заново требует много времени и ресурсов. Поставщики AI преодолевают эти проблемы, используя систему кэширования, которая сохраняет повторяющиеся запросы, позволяя мгновенно отвечать на них и оптимизируя эффективность.…

Текущие Проблемы Памяти в Агентных Моделях Современные системы памяти для больших языковых моделей (LLM) часто сталкиваются с жесткостью и недостатком динамической организации. Традиционные подходы основываются на фиксированных структурах памяти, которые не адаптируются к новой информации. Это ограничение мешает агентам эффективно обрабатывать сложные задачи и извлекать уроки из новых опытов. Введение A-MEM: Новый Подход к Структурированию…

Проблемы и Решения в Моделировании Длинного Контекста Большие языковые модели (LLMs) достигли значительного прогресса, однако основная проблема заключается в их неспособности эффективно обрабатывать длительные контекстные последовательности. Хотя такие модели, как GPT-4o и LLaMA3.1, поддерживают контекстные окна до 128K токенов, поддержание высокой производительности на больших длинах остаётся сложной задачей. Проблемы с Расширением Контекстных Окон Существующие методы…

Введение в Неподконтрольную Префиксную Настройку (UPFT) UPFT — это метод, разработанный для повышения эффективности обучения крупных языковых моделей. Он фокусируется на первых 8-32 токенах ответов модели, сокращая затраты на вычисления и улучшая способность к рассуждению. Преимущества метода UPFT Традиционные методы тонкой настройки требуют больших объемов аннотированных данных и интенсивной обработки ответов. UPFT решает эту проблему,…

Проблемы и решения в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследователи сталкиваются с серьезной дилеммой в поисках научных прорывов. Увеличение сложности биомедицинских тем требует глубоких специализированных знаний, в то время как трансформационные идеи часто возникают на пересечении различных дисциплин. Это создает значительные трудности для ученых, работающих с растущим объемом публикаций и специализированных технологий. Трансдисциплинарные подходы Несмотря на эти…