Закройте глаза и представьте: вы сидите за старым громоздким компьютером, который занимает полкомнаты и гудит так, что можно оглохнуть. Никакого Wi-Fi — интернет подключается через провод, который постоянно выпадает из розетки. Музыку можно слушать только с дисков, потому что Bluetooth не существует. Если вдруг вам понадобится найти дорогу в незнакомом городе, готовьтесь к бумажной карте, потому что GPS — это фантастика из будущего.

Теперь откройте текстовый документ... Ах да, его нет, потому что нет ни Word, ни Google Docs. Придётся вооружиться печатной машинкой, а ошибки исправлять с помощью корректора. И не забудьте про графический интерфейс: вместо милых иконок — серые, унылые экраны с грубыми текстовыми командами. Вся работа с компьютером сводится к набору непонятных нулей и единиц, словно вы оказались в матрице без красной таблетки.

Это не сценарий антиутопии, а вполне реальная картина мира, если бы не изобретения тех женщин, которые первыми сделали огромный вклад в IT. Без них мы до сих пор сидели бы за пыльными машинами, перебирая провода и вручную вводя код на перфокартах. Давайте познакомимся с этими первооткрывательницами, благодаря которым наш мир стал таким удобным и технологичным.

Я всегда радовался и даже гордился тем, что в нашей стране есть такой айти‑гигант, как Яндекс. Но, к сожалению, Яндекс превращается в совковый магазин, где нагрубить и обсчитать клиента — это даже не норма, это жизнь!

В последнее время случались мелкие казусы с разными его сервисами. Но я как‑то понимал, что курьеры, доставка, продавцы на маркете — это всё человеческий фактор, за ними сложно уследить, ну и забивал.

Данная статья написана, чтобы помочь рядовым пользователям правильно использовать ChatGPT. В ней раскрываются тонкости устройства больших языковых моделей. А если вы разбираетесь в том, как всё работает, то не тратьте время и листайте ленту дальше!

Написал я эту статью потому, что сам делал ошибки и не понимал, что не так, получая неудовлетворительный результат. Главным образом, я хочу рассказать, что такое размер контекста, на что он влияет и как с этим жить.

Логирование бывает разным.

Наша история сегодня — это аудит-логирование. Я попробую рассказать её так, чтобы вы не уснули со скуки, и добавлю интересные вставки по реализации. Цель — дать возможность разобраться в архитектуре и причинах выбора именно такого подхода к решению проблемы.

Чему уже научились сверточные искусственные нейронные сети (ИНС) и как они устроены?

1. Предисловие

Такие статьи принято начинать с экскурса в историю, дабы описать кто придумал первые ИНС, как они устроены и налить прочую, бесполезную, по большей части, воду. Скучно. Опустим это. Скорее всего вы представляете, хотя бы образно, как устроены простейшие ИНС. Давайте договоримся рассматривать классические нейронные сети (типа перцептрона), в которых есть только нейроны и связи, как черный ящик, у которого есть вход и выход, и который можно натренировать воспроизводить результат некой функции. Нам не важна архитектура этого ящика, она может быть очень разной для разных случаев. Задачи, которые они решают — это регрессия и классификация.

2. Прорыв

Что же такого произошло в последние годы, что вызвало бурное развитие ИНС? Ответ очевиден — это технический прогресс и доступность вычислительных мощностей.

Приведу простой и очень наглядный пример: