⌨️ Change of plans: OpenAI edition

Альтман написал, что o3 и o4-mini выйдут через пару недель, а GPT-5 – через несколько месяцев

И это после объявлении об их промо-кампании по раздаче подписок Plus американским и канадским студентам. Выпросили!

Стоит ли ждать релиза за день до LlamaCon, то есть 28 апреля? 😭

@notedatascience

🤖 TidyBot++: применение, статья, код

Ребята написали довольно хороший абстракт с документацией для своего проекта, можно хорошенько залипнуть на целый вечер (и собрать своего робота)

Вот они, слева направо: сайт, статья, GitHub

@notedatascience

💬 Yet another dataset?

Сегодня — честный обзор на уже захайпленный датасет.
Если вы когда-либо занимались ресерчем в рексисе, то точно сталкивались с проблемами датасетов.
(Можно вспомнить классическую статью Are We Really Making Much Progress?)

Сначала — немного боли из прошлого:
— гигантский гэп между train и test
— однотипный фидбек
— отсутствие разнообразия пользовательских паттернов

И это всё — на фоне постоянных споров в академии про то, что вообще считается хорошим датасетом.

Даже если вы соберёте SOTA-модель — она может просто не «прокраситься» на кривом сете.
Ну серьёзно, в том же MovieLens test отстоит от train на несколько лет.

И вот — датасет от Яндекс Музыки.
Огромный:
⭐ 4.78 млрд взаимодействий
⭐ 9.39 млн треков
⭐ 1 млн пользователей
⭐ и впервые — флаг is_organic, который показывает:
пришёл ли пользователь к треку сам или его привёл алгоритм

С одной стороны — это прям must-have для исследовательского пула.
Многоуровневый фидбек:
⭐ implicit (прослушивания)
⭐ explicit (лайки, дизлайки, отмены)

Даже эмбеддинги спектрограмм есть.

А ещё — продуманный split:
⭐ leave-one-last
⭐ temporal global
(приложу картинку в комментах — очень в тему для продовой оценки)

По сравнению с Netflix, Steam и прочими — это реально большой и комплексный датасет.

Я бы еще упомянул о бенчмарках и красивом коде куда на мой взгляд легко интегрировать свои решения.

Один момент, о котором почти никто не говорит — это домен.

Яндекс Музыка — это, как и TikTok, продукт с ярко выраженными короткими и длинными предпочтениями.
Здесь трансформеры можно не просто тестировать — здесь они раскрываются.

Но. Доверяй, но проверяй.
👀 Насколько честно размечена органика?
👀 Подходит ли датасет для cold-start задач?
👀 Для многих экспериментов вокруг LLM, мне бы хотелось увидеть больше фичей о пользователях, да и в целом фичей. (btw я понимаю, из-за чего их не включают)

Спасибо ребятам из Яндекса за такой летний подгон.
Реально мощный вклад в сообщество, действительно мало компаний могут себе это позволить.

➡️ Hugging Face и arxiv