Как обучается компьютер? Как он учится видеть закономерности и анализировать данные? Для этого есть несколько алгоритмов – расскажем о них подробнее в статье. Машинное обучение – это способность компьютера выводить новые алгоритмы на основе изученных данных. Такое обучение используется во многих видах бизнеса – для упрощения аналитики и улучшения стратегии маркетинга. В основном, машинное обучение сводится к обработке большого количества данных и созданию прогнозов на их основе, а также оно помогает в работе некоторых сервисов – например, в автоматическом распознавании лиц или объектов...

Развитие машинного обучения привело к созданию разнообразных методов обработки текстов, среди которых выделяются как традиционные алгоритмы машинного обучения, так и современные большие языковые модели (LLM). Оба подхода используются для генерации текста, но существенно отличаются по архитектуре, методам обучения и возможностям. В этой статье мы рассмотрим ключевые различия между LLM и традиционными методами текстогенерации, а также оценим их эффективность в реальных задачах. 1. Основные подходы к текстогенерации 1...