User
В процессе аналитики данные преобразуются в информацию и формируют знания, помогающие действовать своевременно и эффективно в ответ на вызовы рынка.
В материале разбираемся, чем данные отличаются от информации и рассказываем о четырех уровнях анализа данных:
• Описательном
• Диагностическом
• Предиктивном
• Предписывающем
Многие говорят о DeepSeek R-1 - новой языковой ИИ-модели с открытым исходным кодом, созданной китайской ИИ-компанией DeepSeek. Некоторые пользователи утверждают, что по возможностям рассуждения она не уступает или даже превосходит модель o1 от OpenAI.
В настоящее время DeepSeek можно использовать бесплатно, что является отличной новостью для пользователей, но вызывает некоторые вопросы. Как при таком резком росте числа пользователей они справляются с затратами на сервера?
Ведь эксплуатационные расходы на оборудование не могут быть дешевыми, верно?
Единственный логичный ответ здесь - данные. Данные - это жизненная сила ИИ-моделей. Вероятно, они собирают данные о пользователях, чтобы использовать их в своей модели квантовой торговли или для другой формы монетизации.
Поэтому, если вы беспокоитесь о конфиденциальности данных, но при этом хотите использовать R1, не предоставляя свои данные, лучший способ - запустить модель локально.
В этой статье я кратко изложу абстрактную идею того, что такое внутренняя размерность геометрической фигуры, попутно введя один из вариантов размерности Минковского, а затем расскажу про другой, приблизительный способ оценки внутренней размерности, который применим к реальным (то есть, конечным) облакам точек и называется Two Nearest Neighbours (TwoNN). В конце статьи для интересующихся будут оставлены ссылки на несколько научных статей, в которых второй способ используется для анализов эмбеддингов нейросетей.
Итак, давайте разбираться!
Notion объявили, что уходят из России и 9 сентября блокируют аккаунты пользователей.
Пока не понятно до конца, касается ли это в том числе пользователей, которые используют бесплатный функционал.
Для любителей Ноушена это большая проблема, для любителей Обсидиана это возможность сказать: "Мы же вам говорили" и начать хвастаться своими кастомными обсидианами.
Я сам долгое время пользовался Ноушеном. Первое знакомство было умопомрачительно, захватывающе. Чего только стоят мои конспекты с футбольными тактиками, где я ковертировал видео с матчей и тренировок в гифки, а потом добавлял к конспектам.
Год назад перевёл все свои заметки в Обсидиан. Причина простая: Обсидиан может гораздо больше вещей, чем Notion.
О том, почему не стоит расстраиваться и даже наоборот, открыть большой, новый мир возможностей...
Если ранее мы рассказывали вам о том, где учиться и как выбирать наставников начинающим IT-специалистам, то теперь хотим помочь разобраться, какую зарплату просить на первом собеседовании. Удобным инструментом для этого может стать калькулятор зарплат Хабр Карьеры.
В нём вы можете указать специализацию, навыки, город, формат занятости и компанию. Достаточно одного параметра, чтобы увидеть реальные зарплаты в разных категориях. А если дадите калькулятору больше вводных, то он сможет посчитать более точный диапазон зарплат под ваш запрос.
Хабр, привет! Это снова Антон Разжигаев, аспирант Сколтеха и научный сотрудник лаборатории Fusion Brain в Институте AIRI, где мы продолжаем углубляться в изучение языковых моделей. В прошлый раз мы выяснили, что эмбеддинги трансформеров-декодеров сильно анизотропны. На этот раз я бы хотел рассказать об их удивительной линейности, ведь нашу статью про обнаруженный эффект («Your Transformer is Secretly Linear») несколько дней назад приняли на международную конференцию ACL!
В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.
Привет! Меня зовут Артем. Я работаю Data Scientist'ом в компании МегаФон (платформа для безопасной монетизации данных OneFactor).
В предыдущей статье я поделился материалами для подготовки к одному из самых волнительных (для многих) этапов - Live Coding.
В этой статье рассмотрим материалы, которые можно использовать для подготовки к секции по классическому машинному обучению.
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Горячев, работаю в позиции AI/ML Engineer в Сбере. В мой скоуп входит работа с SOTA (state-of-the-art) алгоритмами в областях NLP и RecSys.
Книга написана в форме Guide Book с теоретическими и практическими заданиями. Ниже написал анонс в виде Q&A, чтобы вы на первых двух пунктах смогли понять, интересно ли вам.
Дифференциальные уравнения и нейронные сети вместе? Не может быть или может... Neural ODE – подход в глубоком обучении, объединяющий идеи нейронных сетей и обыкновенных дифференциальных уравнений. Выглядит пугающе, давайте проверим!
Я понимаю, что пока, за использования VPN, аннонимайзеров и/или tor не применяют уголовные статьи, поэтому гораздо проще скачать какое нибудь приложение из магазина приложений и бесплатно воспользоваться им. Но где гарантия, что завтра они будут работать?
Я понимаю (программисты, сисадмины, DevOps'ы и т.д.) данный способ нельзя назвать уникальным, оптимальным и вообще, так лучше не делать, но согласитесь - это достаточно простой способ туннелирования трафика, который позволяет обойти (если не все), то огромное количество разнообразных сетевых блокировок.
О туннелирование через SSH на хабре написана не одна статья, но в виде инструкции, которую можно дать любому домохозяйкеину (ведь в рф запретили феминитивы) лично я не нашел. Поэтому добро пожаловать подкат.
Так же, этот способ - достаточно дешевый (меньше чашки кофе в день) и очень быстрый с точки зрения реализации (буквально 5 минут).
Интересно?
Мы русифицировали Mistral и он работает лучше(по бенчмаркам) чем закрытые русскоязычные LLM. Как мы это сделали, ссылки на модели и бенчмарки - в статье.
В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.
Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:
«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»
Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.
Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.
Во времена повсеместного заполонения трансформерами, которые пожирали в себя все больше и больше кремниевых чипов; когда казалось, что лучше уже не будет и за каждый новый токен нужно платить в квадрате от предыдущих, в эту холодную зимнюю пору появилась она - Мамба.
Модели МО часто сравнивают с "черными ящиками" из-за их неспособности ясно объяснить свои решения. Проблема "черного ящика" возникает, когда внутренняя работа модели настолько сложна или неясна, что даже ее создатели не могут точно понять, как был получен тот или иной результат. Это создает серьезные проблемы, особенно в ситуациях, требующих строгой подотчетности и прозрачности.
Методы к LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) и SHAP (SHapley Additive exPlanations), позволяют получить понимание решений, принятых сложными моделями.
Начиная со вчера Роскмонадзор запрещает писать про инструменты для обхода блокировок, и это событие мы отметим очередной статьей про инструменты для обхода блокировок. Ибо не им указывать, на какие темы мне писать или не писать, пусть идут строем нафиг.
Сегодня я расскажу о замечательном инструменте под названием GOST. Не пугайтесь, он не имеет никакого отношения к ГОСТ-шифрованию или чему-то подобному, на самом деле это Go Simple Tunnel. Он действительно simple (простой) в использовании и настройке, но при этом невероятно мощный, поскольку поддерживает огромное количество протоколов и транспортов, из которых вы при желании сможете построить самые упоротые и бронебойные комбинации, а именно...
Привет, Habr! На связи Михаил Будылин и Антон Денисов, мы работаем в отделе аналитики данных X5 Tech.
В этой статье мы продолжаем говорить про прикладное применение теории оптимизации. В частности, делаем краткий обзор существующих open-source решений в Python, с которыми мы сталкивались на практике. Затрагиваем их различия и особенности, приводим примеры задач, которые можно решать с их помощью.