Школа искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект — это технология, способная создавать уникальный контент (тексты, изображения, аудио, видео) на основе обученных алгоритмов. Его работа строится на двух этапах: Сферы применения: Промпт — точный запрос к нейросети, определяющий качество результата. 3 правила формулировки: Retrieval Augmented Generation (RAG) — технология, сочетающая внутренние знания модели с внешними данными. Пример: Без RAG нейросеть похожа на эрудита без доступа к интернету: отвечает «из головы», но может упустить детали...

В этой статье мы поговорим о третьем этапе обучения языковых моделей — обучении с подкреплением. После того как модель прошла предварительное обучение и тонкую настройку, она готова к следующему шагу: обучению с подкреплением. Этот метод позволяет модели учиться на обратной связи и улучшать свои ответы, делая их более соответствующими человеческим ожиданиям. Люди и языковые модели обрабатывают информацию по-разному. Для нас интуитивно понятно, как решать простые математические задачи, но для модели это всего лишь последовательность символов...

1 апреля — традиционный День смеха, когда люди обмениваются шутками и устраивают розыгрыши. Майкл Скотт из знаменитого сериала "Офис" известен своими уникальными, иногда неловкими, но неизменно запоминающимися высказываниями. Представим, как бы искусственный интеллект отреагировал на некоторые из его лучших шуток и высказываний...

Просто о сложных алгоритмах — часть 1 Сейчас большие языковые модели (LLM) вызывают огромный интерес, и их возможности кажутся почти волшебными, но их работа основана на строгих математических принципах. Давайте разберёмся, как они создаются, обучаются и почему иногда «сочиняют» факты. В этой статье мы расскажем об этапах создания таких моделей — от базового обучения до тонкой настройки, объясню принципы работы нейронных сетей, причины «галлюцинаций» и процесс генерации текста. О чём будет цикл: Поехали! Любая языковая модель проходит через две фазы: предобучение и постобучение...