Салют! Уже ни для кого не секрет, что GigaChat активно развивается, и обновление моделей не заставляет себя долго ждать. Рады сообщить вам, что новые версии GigaChat Lite и GigaChat Pro получили мощный апгрейд и стали еще более креативными, умными и точными в исполнении инструкций, а также получили более высокую оценку, чем ChatGPT (gpt-3.5-turbo-0613) на бенчмарке MMLU. На сегодняшний день GigaChat используют уже более 2,5 миллионов человек.

В новом обновлении GigaChat Lite получил расширение максимального контекста до 32768 токенов (GigaChat Lite+), а GigaChat Pro — до 8192 токенов. Вместе с контекстом мы улучшили качество ответов, превзойдя ChatGPT на русском SBS и английском MMLU, а также сделали апдейт датасетов по экономике, медицине и праву, добавили экспертные и редакторские данные, а также прокачали функции (улучшили работу запросов).

Узнать, как попробовать самую сильную версию GigaChat бесплатно, можно в конце статьи.

Наверное, уже все слышали про процесс собеседования в FAANG (и другой BigTech). Leetcode задачи, системный дизайн, поведенческие вопросы, culture fit, и прочие баззворды регулярно обсуждаются на Хабре. Коллективный разум Хабра более или менее пришел к общему консенсусу: это бессмысленная процедура, которую проектировали некомпетентные люди.

Волею судеб за десять лет опыта в FAANG+ мне повезло обсудить тему найма с множеством высокоуровневых инженеров, менеджеров, директоров, а также членов комитетов, принимающих решения о найме, из нескольких FAANG компаний. Этой статьей я хочу попробовать донести их позицию до широкой аудитории.