Привет. Я, Никита, тот самый персонаж «Войти в IT после 30»
Так получилось, что после долгих лет спорта и финансовой работы внезапно захотелось перейти в IT, чтобы получить мобильность (как же я заблуждался).
Если говорить о топовых российских компаниях, то опыт у меня есть в Росбанке и Т-банке.
Начинал, как и все, с классического ML, а затем постепенно перешел к изучению LLM, NLP и интеграции ИИ в сферу B2B.
Затянуло жутко, так что теперь хочу делиться интересной информацией с интернетом.
Так получилось, что после долгих лет спорта и финансовой работы внезапно захотелось перейти в IT, чтобы получить мобильность (как же я заблуждался).
Если говорить о топовых российских компаниях, то опыт у меня есть в Росбанке и Т-банке.
Начинал, как и все, с классического ML, а затем постепенно перешел к изучению LLM, NLP и интеграции ИИ в сферу B2B.
Затянуло жутко, так что теперь хочу делиться интересной информацией с интернетом.
🔥6
Ну и первая же новость:
https://openai.com/index/introducing-codex/
OpenAI представила Codex, облачного агента для разработки программного обеспечения, который может работать над несколькими задачами параллельно!
И это звучит волшебно, очень интересно, что из этого получится, когда дадут доступ для Plus тарифа.
Вряд-ли будет что-то на уровне с https://manus.im/ ,
Но это пока тайна.
https://openai.com/index/introducing-codex/
OpenAI представила Codex, облачного агента для разработки программного обеспечения, который может работать над несколькими задачами параллельно!
И это звучит волшебно, очень интересно, что из этого получится, когда дадут доступ для Plus тарифа.
Вряд-ли будет что-то на уровне с https://manus.im/ ,
Но это пока тайна.
Openai
Introducing Codex
Introducing Codex: a cloud-based software engineering agent that can work on many tasks in parallel, powered by codex-1. With Codex, developers can simultaneously deploy multiple agents to independently handle coding tasks such as writing features, answering…
❤1
Как познакомиться с LLM: гид по языковым моделям
Всегда хотел написать пост о процессе знакомства с LLM, которым можно поделиться с друзьями, которые хотят попробовать языковые модели, но не знают какие есть, какие доступны и бесплатные.
Perplexity.ai
Регистрация: Не требуется.
Особенности:
- Интерфейс как у поисковика.
- Ответы с указанием источников.
- Сохранение истории запросов.
✅ Идеально для быстрого поиска (Интереснее и эффективнее google поиска).
Pi.ai
Регистрация: Не требуется.
Особенности:
- Эмпатичный и дружелюбный стиль общения.
- Очень комфортный для первого использования и общения.
- Поддержка голосового общения и нескольких языков, включая русский.
✅ Отлично для общения, повседневных советов и психологической поддержки.
ChatGPT
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Мультимодальность: текст, изображения, файлы, голос.
- Доступ к мощным моделям GPT-4 и GPT-4o.
- Генерация кода, анализ данных, создание контента.
✅ Лучший выбор чтоб быть в тренде =) .
Gemini
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Ответы максимально полные и детальные.
- Поддержка работы с изображениями, видео, звуком(Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation).
✅ Отлично подходит для работы с большим объемом текста(Очень большим)
Mistral
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Высокая скорость ответов (до 1000 слов в секунду).
- Поддержка мультимодальности и анализа документов.
✅ Отлично для быстрого обсуждения.
DeepSeek
Регистрация__: Не требуется.
Особенности:
- Глубокий анализ и рассуждения.
- Поддержка программирования и технических вопросов.
✅ Очень хорош для глубокого анализа и сложных запросов.
Qwen
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Интерфейс похож на ChatGPT.
- Поддержка более 20 языков, включая русский.
- Генерация изображений.
✅ Подойдет для всех задач одинаково хорошо, может стать твоим любимчиком.
Попробуй все и найди тот самый вариант, который будет тебе ближе.
С этого шага может начаться интересное погружение в мир искусственного интеллекта.
Всегда хотел написать пост о процессе знакомства с LLM, которым можно поделиться с друзьями, которые хотят попробовать языковые модели, но не знают какие есть, какие доступны и бесплатные.
Perplexity.ai
Регистрация: Не требуется.
Особенности:
- Интерфейс как у поисковика.
- Ответы с указанием источников.
- Сохранение истории запросов.
✅ Идеально для быстрого поиска (Интереснее и эффективнее google поиска).
Pi.ai
Регистрация: Не требуется.
Особенности:
- Эмпатичный и дружелюбный стиль общения.
- Очень комфортный для первого использования и общения.
- Поддержка голосового общения и нескольких языков, включая русский.
✅ Отлично для общения, повседневных советов и психологической поддержки.
ChatGPT
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Мультимодальность: текст, изображения, файлы, голос.
- Доступ к мощным моделям GPT-4 и GPT-4o.
- Генерация кода, анализ данных, создание контента.
✅ Лучший выбор чтоб быть в тренде =) .
Gemini
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Ответы максимально полные и детальные.
- Поддержка работы с изображениями, видео, звуком(Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation).
✅ Отлично подходит для работы с большим объемом текста(Очень большим)
Mistral
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Высокая скорость ответов (до 1000 слов в секунду).
- Поддержка мультимодальности и анализа документов.
✅ Отлично для быстрого обсуждения.
DeepSeek
Регистрация__: Не требуется.
Особенности:
- Глубокий анализ и рассуждения.
- Поддержка программирования и технических вопросов.
✅ Очень хорош для глубокого анализа и сложных запросов.
Qwen
Регистрация: Google-аккаунт.
Особенности:
- Интерфейс похож на ChatGPT.
- Поддержка более 20 языков, включая русский.
- Генерация изображений.
✅ Подойдет для всех задач одинаково хорошо, может стать твоим любимчиком.
Попробуй все и найди тот самый вариант, который будет тебе ближе.
С этого шага может начаться интересное погружение в мир искусственного интеллекта.
🔥5
Сегодня хочу рассказать вам про бота @saiga_igusev_bot, автором которого является Илья Гусев из канала Senior Augur.
Это, пожалуй, один из лучших ботов в русскоязычном сегменте, с огромным выбором моделей и внушительным функционалом.
🔹 Как выбрать подходящую модель?
Самый простой способ — это метод перебора. Пробуйте разные модели и сравнивайте ответы: так вы быстро поймёте разницу и начнёте лучше разбираться в LLM.
💡 Совет: Чем дороже модель (то есть чем меньше сообщений доступно в сутки), тем она обычно «круче».
Большинство моделей дают до 1000 сообщений в сутки. Это отличная возможность потренироваться писать эффективные промпты — очень ценный навык, который поможет вам точнее получать нужную информацию.
📌 Очень рекомендую подписаться на канал Ильи, даже если сейчас вам кажется, что ничего не понятно. Просто читайте и ловите глазами понятные фрагменты — однажды что-то обязательно зацепит и станет первым шагом в новый мир нейросетей.
Это, пожалуй, один из лучших ботов в русскоязычном сегменте, с огромным выбором моделей и внушительным функционалом.
🔹 Как выбрать подходящую модель?
Самый простой способ — это метод перебора. Пробуйте разные модели и сравнивайте ответы: так вы быстро поймёте разницу и начнёте лучше разбираться в LLM.
💡 Совет: Чем дороже модель (то есть чем меньше сообщений доступно в сутки), тем она обычно «круче».
Большинство моделей дают до 1000 сообщений в сутки. Это отличная возможность потренироваться писать эффективные промпты — очень ценный навык, который поможет вам точнее получать нужную информацию.
📌 Очень рекомендую подписаться на канал Ильи, даже если сейчас вам кажется, что ничего не понятно. Просто читайте и ловите глазами понятные фрагменты — однажды что-то обязательно зацепит и станет первым шагом в новый мир нейросетей.
Telegram
Старший Авгур
Сохраненки и шитпост про ML от @YallenGusev
Чат канала: @augur_chat
Чат канала: @augur_chat
🔥5
Hunyuan Image 2.0 Модель называется Hunyun-T1
Hybrid-Transformer-Mamba модель. То, за что в Китае топят и пытаются данную архитектуру реализовывать.
Киллер фича:
Немного информации о модели:
Сам производитель говорит,
В целом такое описание подходит под все модели архитектуры Mamba.
Ну и самое интересное для вас:
Доступ к реал-тайм генерации изображений будет скоро, но уже сейчас можно встать в очередь.
На картинке навигация, куда кликнуть, чтоб получить доступ
Hybrid-Transformer-Mamba модель. То, за что в Китае топят и пытаются данную архитектуру реализовывать.
Киллер фича:
Первая в отрасли модель генерации в реальном времени создает высокоточные изображения с откликом на уровне миллисекунд, переопределяя границы интеллектуального творения.
Немного информации о модели:
Сам производитель говорит,
Первая в отрасли сверхкрупномасштабная модель с расширенными возможностями вывода, сверхбыстрой скоростью декодирования и дальнейшей адаптацией к предпочтениям человека.
В целом такое описание подходит под все модели архитектуры Mamba.
Ну и самое интересное для вас:
Доступ к реал-тайм генерации изображений будет скоро, но уже сейчас можно встать в очередь.
На картинке навигация, куда кликнуть, чтоб получить доступ
❤3
Информация_про_машинное_обучение.wav
19.2 MB
Вот генерация диалога на основании конспекта по машинному обучению.
Можно узнать, что можно делать с нейронными сетями, как называются подходы и методы.
Если что-то услышали интересное для вас - рекомендую обратиться к одному из источников наших любимых помощников
Вся эта магия создается благодаря Google сервису notebooklm.
Можно узнать, что можно делать с нейронными сетями, как называются подходы и методы.
Если что-то услышали интересное для вас - рекомендую обратиться к одному из источников наших любимых помощников
Вся эта магия создается благодаря Google сервису notebooklm.
👍3🔥2
При первом же твоём сообщении к LLM ты уже используешь один из приёмов Prompt Engineering.
Скорее всего, ты даже не подозревал об этом и не задумывался — но уже в теме😎
Давай разберёмся, что такое Prompt Engineering и какой тип промпта ты уже используешь.
1. Zero-shot (общий промпт — тот самый, который пробовали все)
Zero-shot prompt — это простейший тип запроса, где указывается только описание задачи и даётся некоторый текст для начала работы модели, без дополнительных примеров.
2. One-shot и Few-shot
Эти типы промптов предусматривают предоставление модели примеров:
One-shot — один пример.
Few-shot — несколько примеров.
Примеры помогают модели имитировать желаемую структуру или формат вывода.
Пример промпта:
Существует множество других типов промптов, но обо всём по порядку.
Рекомендую попробовать оба этих варианта и сравнить результаты. Уверен, ты приятно удивишься, открыв для себя новые способы взаимодействия с моделями!
Скорее всего, ты даже не подозревал об этом и не задумывался — но уже в теме
Давай разберёмся, что такое Prompt Engineering и какой тип промпта ты уже используешь.
1. Zero-shot (общий промпт — тот самый, который пробовали все)
Zero-shot prompt — это простейший тип запроса, где указывается только описание задачи и даётся некоторый текст для начала работы модели, без дополнительных примеров.
2. One-shot и Few-shot
Эти типы промптов предусматривают предоставление модели примеров:
One-shot — один пример.
Few-shot — несколько примеров.
Примеры помогают модели имитировать желаемую структуру или формат вывода.
Пример промпта:
Найди отели в Чудово и выведи ответ в следующем формате:
Отель: Название отеля
Рейтинг: Оценка посетителей
Стоимость: Цена за сутки
Адрес: Точный адрес отеля
Существует множество других типов промптов, но обо всём по порядку.
Рекомендую попробовать оба этих варианта и сравнить результаты. Уверен, ты приятно удивишься, открыв для себя новые способы взаимодействия с моделями!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥2
3. Системный промпт
Устанавливает общий контекст и цель для языковой модели. Он определяет "общую картину" того, что модель должна делать. Использование системного промпта может помочь LLM не возвращать лишний текст.
Один из примеров использования системного промптинга ты часто встречал, задавая нехорошие вопросы:
Подобный функционал ты мог наблюдать в GPT в настройках.
Можешь попробовать задать системный промпт там. Ну или явно в первом сообщении диалога укажи системное сообщение и модель будет ему следовать.
4. Контекстный промпт
Предоставляет конкретные детали или фоновую информацию, относящуюся к текущей беседе или задаче. Он помогает модели понять нюансы запроса и соответствующим образом адаптировать ответ.
Может показаться, что это одно и то же, но:
- Системный промпт - это ядро, что не меняется вне зависимости от поворота диалога(Как наши рефлексы)
- Контекстный промпт - это манитя(магма) над ядром. Опирается на контекст данный в запросе (как наши привычки)
Вторая часть подошла к концу. А вы, друзья, пишите:
- Вопросы по теме.
- Что вы хотели бы узнать
- Советы\ предложения
- Передайте привет друзьям, ведь канал то скоро взлетит⌨️
Устанавливает общий контекст и цель для языковой модели. Он определяет "общую картину" того, что модель должна делать. Использование системного промпта может помочь LLM не возвращать лишний текст.
Один из примеров использования системного промптинга ты часто встречал, задавая нехорошие вопросы:
не могу и не буду давать инструкции по взлому — это незаконно и противоречит этическим стандартам
Подобный функционал ты мог наблюдать в GPT в настройках.
Можешь попробовать задать системный промпт там. Ну или явно в первом сообщении диалога укажи системное сообщение и модель будет ему следовать.
4. Контекстный промпт
Предоставляет конкретные детали или фоновую информацию, относящуюся к текущей беседе или задаче. Он помогает модели понять нюансы запроса и соответствующим образом адаптировать ответ.
Может показаться, что это одно и то же, но:
- Системный промпт - это ядро, что не меняется вне зависимости от поворота диалога(Как наши рефлексы)
- Контекстный промпт - это манитя(магма) над ядром. Опирается на контекст данный в запросе (как наши привычки)
Вторая часть подошла к концу. А вы, друзья, пишите:
- Вопросы по теме.
- Что вы хотели бы узнать
- Советы\ предложения
- Передайте привет друзьям, ведь канал то скоро взлетит
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3