Разработка AI (ИИ)

1. Введение С развитием больших языковых моделей (LLM) всё чаще встаёт вопрос: насколько они могут справляться с задачами без дополнительного дообучения? ⚡ Zero-shot и few-shot обучение позволяют использовать LLM без изменения их весов – только за счёт корректного формулирования запросов. Эти методы подходят для задач, где: ✔️ Нет специализированных датасетов для обучения ✔️ Важно сократить вычислительные затраты ✔️ Требуется универсальная адаптация к разным задачам 📌 В этой статье разберём...

1. Введение Большие языковые модели (LLM) доказали свою эффективность в широком спектре задач: от генерации текста до сложного анализа данных. Однако их размер, потребление ресурсов и сложность развертывания делают их неоптимальными для специализированных приложений с узкими требованиями. ⚡ Альтернатива – малые языковые модели (SLM, Small Language Models), которые: ✔️ Имеют меньший размер (до 3B параметров) ✔️ Работают быстрее и требуют меньше ресурсов ✔️ Легко кастомизируются для конкретных...

1. Введение С ростом востребованности больших языковых моделей (LLM) в бизнесе, науке и государственном управлении их кастомизация становится важнейшей задачей. 💡 Классический fine-tuning, который ранее был основным методом адаптации моделей, сталкивается с проблемами стоимости, катастрофического забывания и вычислительной нагрузки. ⚡ Будущее кастомизации LLM связано с более гибкими и интеллектуальными методами адаптации, такими как: ✔️ Модульное дообучение (LoRA, PEFT, Adapters) ✔️ Онтологическое...

1. Введение С ростом внедрения больших языковых моделей (LLM) в бизнес и государственные структуры регуляторы по всему миру вводят строгие правила использования ИИ. Эти правила направлены на: ⚖️ Почему это важно? Нарушение нормативных требований может привести к штрафам, запретам на использование ИИ и судебным разбирательствам. 🔹 Пример: В 2023 году Италия временно запретила ChatGPT из-за нарушения GDPR (общего регламента ЕС по защите данных). 📌 В этой статье разберем основные законы и регуляторные требования к кастомизированным LLM в различных отраслях...

1. Введение При кастомизации больших языковых моделей (LLM) под конкретные задачи возникает проблема предвзятости (bias) – систематических ошибок, приводящих к некорректным или несправедливым результатам. Почему это важно? 🔹 Пример: если финансовая LLM обучена на исторических данных с гендерной дискриминацией, она может рекомендовать кредиты мужчинам чаще, чем женщинам. В этой статье рассмотрим источники предвзятости, методы их обнаружения и устранения. 2. Источники предвзятости в LLM 2.1. Историческая...

1. Введение Кастомизация больших языковых моделей (LLM) требует использования специализированных датасетов. Однако при их сборе и использовании компании сталкиваются с серьезными юридическими и этическими вопросами: ✅ Авторское право – можно ли использовать защищенные авторским правом тексты? ✅ Лицензирование – какие лицензии разрешают обучение моделей? ✅ Этика – справедливо ли обучать LLM на чужом контенте без согласия авторов? В этой статье разберем ключевые юридические и этические аспекты кастомизации LLM и дадим рекомендации по работе с данными...