NOP::Nuances of Programming
68.5K subscribers
3.24K photos
11 videos
12 files
4.58K links
Уникальные статьи и переводы — настольная книга программиста.


Любые вопросы по сотрудничеству: @ramilkr
Если нужен токен:
https://telega.in/c/nuancesprog
NOP::Humor - https://t.iss.one/nophumor
NOP::Recruiter Удаленка- https://t.iss.one/nopremote
Download Telegram
Объедините с помощью MergeKit несколько моделей в один коллектив экспертов (MoE). Предлагаем подробное описание процесса создания многозадачной и высокопроизводительной модели frankenMoE, не требующей предварительного обучения.

https://nsprg.ru/xPbN2O

VK: https://nsprg.ru/v8G15x

@nuancesprog #MachineLearning
Ознакомьтесь с применением текстового эмбеддинга в классификации текстов и семантическом поиске (с примерами Python-кода). Текстовой эмбеддинг позволит использовать более простые и дешевые LLM-методы, сохраняя при этом большую часть смысла.

https://nsprg.ru/maY56m

VK: https://nsprg.ru/vdWewx

@nuancesprog #MachineLearning #LLM
Узнайте, что именно происходит за кулисами в векторных базах данных. У вас есть возможность самостоятельно пройти все этапы работы с векторами: начиная от эмбеддинга и заканчивая поиском ближайшего соседа.

https://nsprg.ru/O4Kqgv

VK: https://nsprg.ru/x1zKqv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning
Оценка эффективности классификатора - непростая задача. Чтобы справиться с ней, понадобится несколько показателей. Предлагаем доступное описание 8 главных метрик.

https://nsprg.ru/OZYjAv

VK: https://nsprg.ru/mEKjnv

Дзен: https://nsprg.ru/vXPjAv

@nuancesprog #MachineLearning
Рассмотрим внедрение Visual Language Model (VLM) для поиска по картинкам в Нейро Яндекса. Изучим архитектуру VLM, процесс обучения и применение в поиске по картинкам. Проанализируем изменения в пайплайне и оценим результаты внедрения.

ХАБР: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/847706/

@nuancesprog #MachineLearning #LLM
Область квантового машинного обучения не сразу поддается начинающим исследователям данных из CSV. Предлагаем поучиться не на теоретических примерах (которые зачастую не имеют практической пользы), а на реальном опыте специалистов QML.

https://nsprg.ru/OKpl4m

VK: https://nsprg.ru/O5ka7x

Дзен: https://nsprg.ru/mW7jJm

@nuancesprog #MachineLearning #CSV
Мощь больших языковых моделей (LLM) очевидна. Но так ли легко обеспечить их всем необходимым? Сегодня мы пройдем путь работы над LLM - от доказательства концепции до производства - и поговорим о том, какие меры предпринять и каких подводных камней избегать.

https://nsprg.ru/ma7Z7v

VK: https://nsprg.ru/O7wgXO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM
Что общего у фейковых новостей? Как создать чат-бота, который отличает такие новости от реальных? Почему BERT не является универсальным решением в машинном обучении? Узнайте ответы на эти и сопутствующие вопросы прямо сейчас.

https://nsprg.ru/OobY2v

VK: https://nsprg.ru/vd0W8v

Дзен: https://nsprg.ru/ObZkEO

@nuancesprog #MachineLearning
Отправной точкой в машинном обучении является установление стандартов с помощью базовых моделей. Ознакомьтесь со основным механизмом, стратегиями и ключевыми параметрами этого процесса, чтобы оценить эффективность простейшего инструмента МО - базового классификатора.

https://nsprg.ru/mwZ7JO

VK: https://nsprg.ru/vLdp1v

@nuancesprog #MachineLearning #DataScience #ForBeginners
Машинное обучение - одна из тех областей, которые должен знать каждый, кто изучает науку о данных. Предлагаем описание 6 ключевых алгоритмов контролируемого МО, изложенное простым, доступным языком.

https://nsprg.ru/v2n6jv

VK: https://nsprg.ru/vX94wO

Дзен: https://nsprg.ru/OZEnav

@nuancesprog #MachineLearning