📌Решающие деревья и случайные леса

🟡Цель этого ноутбука — знакомство с решающими деревьями, с их параметрами и свойствами.
В ноутбуке рассмотрены примеры применения решающих деревьев для решения задач классификации и регрессии.
Уверен, будет полезно)

▶️ Jupyter Notebook

Аналитика данных

🔥 Яндекс представил YandexGPT 3 Lite

Сегодня Яндекс открыл доступ к YandexGPT Lite третьего поколения. Облегченная версия этой LLM доступна через API в Yandex Cloud. Новая модель полезна в сценариях, где важна скорость ответа: например, её можно использовать в чат-ботах, для проверки орфографии или анализа данных. Это оптимальная по цене и качеству генеративная модель Яндекса для решения рутинных задач.

Новая модель по многим параметрам превосходит YandexGPT 2 Lite — облегчённую модель предыдущего поколения. По итогам теста YaMMLU_ru (русскоязычной версии международного эталонного теста MMLU), новая модель даёт на 6 п.п. больше верных ответов, чем модель предыдущего поколения.

Интегрировать YandexGPT 3 Lite в свои продукты можно через API в сервисе Foundation Models. Новая модель заменит предыдущую в течение месяца, но попробовать ее можно уже сейчас (в консоли или используйте следующий URI модели: gpt://<идентификатор_каталога>/yandexgpt-lite/rc).
Новые пользователи Yandex Cloud смогут бесплатно протестировать её в демо-режиме.

📎 Подробнее

Аналитика данных

🌟 DataComp-LM — комплексный фреймворк, предназначенный для построения и обучения LLM на различных наборах данных

DataComp-LM предлагает стандартизированный набор из более чем 300Т нефильтрованных лексем из CommonCrawl, эффективные рецепты предварительного обучения на основе фреймворка open_lm и большой набор из более чем 50 бенчмарков.

DCLM позволяет исследователям экспериментировать с различными стратегиями построения наборов данных в различных вычислительных масштабах, от 411M до 7B моделей с параметрами.

🖥 GitHub
🟡 Arxiv

Аналитика данных