Anthropic, поставщик нашего фаворита Claude 3 Opus, провели внутреннее исследование своих моделей. А мы перевели для вас.

В основном мы относимся к моделям ИИ, как к «черному ящику»: что-то вводится, на выходе получается ответ, и непонятно, почему модель выдала именно этот ответ, а не другой.

Из-за этого трудно доверять безопасности таких моделей: если мы не знаем, как они работают, как мы можем доверять их надежности и безопасности?

Начинаем серию постов, где простыми словами познакомим вас с основными понятиями из области LLM.

Начнем с самого LLM (Large Language Model) — это большая языковая модель, которая обучена на огромном количестве текстовых данных и способна понимать, обрабатывать и генерировать человекоподобный текст.

Представьте, что LLM — это очень умный попугай. Этот попугай прочитал множество книг, статей и других текстов. Теперь он знает очень много слов, фраз и языковых паттернов.

Когда вы говорите с этим попугаем, он внимательно слушает ваши слова и старается понять смысл (т.е. контекст) вашего сообщения. Затем, используя свои знания, он придумывает ответ, который звучит естественно и логично продолжает разговор.

Конечно, реальные LLM намного сложнее и умнее, чем попугай из примера. Они используют сложные математические модели и алгоритмы для обработки и генерации текста.

Если хотите более подробно разобраться что у LLM под капотом, ставьте🔥, мы расскажем!

#словарь_upgraide #LLM
1 • @upgraide_ru

Привет всем, хотим сегодня посоветовать вам канал нашего партнёра Senior ML Engineer в Аd Tech Жени - ML Advertising.

Его цель, познакомить читателей с программатик рекламой и тем, как ML алгоритмы повышают ее эффективность.

▶️ На его канале
- он делится опытом, как строить и применять ML модели в Ad Tech;
- рассказывает о MLOps и о том, как раскатывать модели в прод;
- делится основами работы нагруженных рекламных платформ.

▶️ Какие ML задачи решаются в Ad Tech?

- Bid Landscape: оценивают распределение ставок при покупке рекламных слотов;
- Bidding Strategy: выбирают оптимальную стратегию ставок в RTB аукционах. Разбирают алгоритмы с подкреплением: многорукие бандиты и Deep RL;
- LLM in Ad Tech: используют языковые модели для анализа контекста сайтов и лучшего таргетинга пользователей;
- Traffic Shaping: фильтруют нерелевантные рекламные слоты для экономии расходов на инфру;
- Budget Pacing: с помощью управляющих контроллеров обеспечивают равномерное расходование бюджета рекламной кампании.

Присоединяйтесь и изучайте новое в ML Advertising! 🔥

Делимся выжимкой интересной заметки из журнала The Economist

В гонке за звание самой дорогой компании Nvidia и Microsoft активно инвестируют в экосистему ИИ-стартапов. Но их действия привлекли внимание антимонопольных служб, стремящихся ограничить власть крупных технологических компаний. Началось расследование инвестиций Microsoft в OpenAI на сумму

13 млрд. $

и найма большей части сотрудников компании Inflection, конкурента OpenAI. Изучаются и инвестиции Alphabet и Amazon в Anthropic.

Создание LLM требует значительных ресурсов, поэтому стартапы обращаются за поддержкой к технологическим гигантам. Но никто не обладает исключительным правом на генеративный ИИ-стартап, учитывая множество партнерств в отрасли.

Позволят ли активные проверки не задушить инновации?

#новостиAI #нейросети #LLM
@upgraide_ru