Принципы обучения BLOOM
Модель BLOOM стала одним из наиболее заметных открытых проектов в истории крупных языковых моделей. Ее создание объединило сотни исследователей и инженеров из разных стран в…
Использование Segment Anything Model в CV-проектах
В последние годы компьютерное зрение (Computer Vision, CV) стало одной из наиболее активно развивающихся областей искусственного интеллекта. Огромный прогресс в обработке изображений и видео позволяет создавать системы, способные распознавать объекты,…
Интеграция Whisper для транскрибации: практическое руководство по внедрению речевых ИИ-сервисов
За последние несколько лет объем аудио- и видеоконтента вырос в разы. Онлайн-курсы, подкасты, вебинары, записи звонков службы поддержки и видеоконференции ежедневно генерируют терабайты информации. При этом текст остается наиболее удобным…
Создание RAG-системы на базе Haystack: практическая архитектура для интеллектуального поиска
В последние годы архитектура Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала ключевым подходом к созданию интеллектуальных ассистентов и систем обработки знаний. В отличие от классических языковых моделей, которые опираются только на параметры, обученные…
Развёртывание Mistral 7B в Docker: практическое руководство для разработчиков
Mistral 7B — это открытая языковая модель на 7 миллиардов параметров, разработанная компанией . Несмотря на относительно компактный размер по меркам современных LLM, модель демонстрирует конкурентоспособные результаты на задачах генерации…
Тонкая настройка LLaMA 3 через LoRA: практический подход к адаптации крупных языковых моделей
Крупные языковые модели открывают разработчикам доступ к универсальным инструментам обработки естественного языка, однако базовая версия модели редко полностью соответствует задачам конкретного бизнеса или проекта. Даже самые мощные LLM требуют адаптации…
Использование Alibaba Tongyi Qianwen в e-commerce: новые возможности для цифровой торговли
Электронная коммерция за последние десять лет превратилась в высокотехнологичную отрасль, где конкурентное преимущество формируется не только за счет ассортимента и логистики, но и благодаря интеллектуальной работе с данными. Современные маркетплейсы…
ИИ-аналитика спроса на базе Amazon Forecast: как бизнесу повысить точность прогнозирования
В условиях высокой конкуренции и нестабильных рынков точное прогнозирование спроса превращается в стратегический инструмент управления компанией. Ошибки в расчетах приводят к избыточным складским запасам, замороженному капиталу, списаниям и логистическим затратам.…
Кейс применения UiPath AI Center: как объединить RPA и искусственный интеллект в единую систему автоматизации
За последние годы роботизация бизнес-процессов перестала быть экспериментальной технологией и стала частью повседневной операционной деятельности крупных компаний. Однако классическая RPA хорошо справляется только со строго регламентированными сценариями, где данные структурированы…
Как Oracle AI автоматизирует аналитику и меняет подход к управлению данными
Современный бизнес ежедневно генерирует огромные массивы данных: транзакции, показатели продаж, данные о клиентах, логистике, производстве и маркетинговых кампаниях. По оценкам отраслевых аналитиков, крупная компания может обрабатывать десятки терабайт информации в…
Использование SAP Joule в ERP-системах: новая эра интеллектуального управления бизнесом
Цифровая трансформация корпоративного управления в последние годы выходит на новый уровень благодаря интеграции генеративного искусственного интеллекта в ERP-системы. Одним из наиболее заметных решений в этой области стал SAP Joule —…