Бурный рост эффективности ML систем провоцирует огромное количество дискуссий. 25 апреля X5 Tech приглашает экспертов в Data Science, чтобы обсудить, как с помощью новых методов и подходов победить неэффективные процессы.

В наших докладах мы рассмотрим проверенные и новые методы взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Конечно же, мы также обсудим сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем.

Программа и спикеры

18:30-19:00 — Начало регистрации участников. Вкусняшки и живое общение.

19:00 — Стартуем, приветственное слово ведущего.

19:00-19:30 — «Всё зависит от контекста»

Дарья Андреева

менеджер по работе с большими данными, X5 Tech

Часто мы имеем необходимость работать со специфичными и/или чувствительными данными, но при этом не имеем возможности воспользоваться внешними моделями или дообучить какую-то OpenSource модель. Разберёмся, какие у нас есть варианты в этом случае.

19:30-20:00 — «Мониторинг LLM в production»

Глеб Панин

менеджер по работе с большими данными, X5 Tech

Языковые модели представляют из себя крайне интересный и перспективный инструмент, однако они известны своей нестабильностью. В этом докладе мы расскажем, как пытаемся обнаруживать некорректную работу LLM и оперативно с ней бороться.

20:00-20:40 — «Контентный подход в рекомендательных системах для музыки»

Дмитрий Астанков

Machine Learning Engineer, Звук

Расскажу, зачем вообще может понадобиться информация из музыкальных аудиодорожек. Что мы можем понять по спектрограмме с помощью машинного обучения и как добытые данные применяются в рекомендательных системах.

20:40-21:00 — Немного подкрепимся и продолжим.

21:00-21:30 — «Использование LLM в разметке данных»

Артём Ерохин

ведущий менеджер по работе с большими данными, X5 Tech

Процесс разметки данных — дело достаточно затратное и трудоёмкое. К счастью, последние достижения в области LLM могут стать серьёзным подспорьем для улучшения процесса разметки данных. Поговорим о том, как мы можем сократить затраты на разметку, используя большие языковые модели.

21:30 — AFTER PARTY

Регистрируйтесь по ссылке.

Будем очень вам рады!

X5 Data Science meetup #3