Исследование масштабирования в Chinchilla
За последние годы масштабирование языковых моделей стало центральной темой исследований в области искусственного интеллекта.
Настройка ассистента в Character.AI: как создать персонализированного AI-помощника
Современные языковые модели позволяют пользователям создавать цифровых ассистентов, адаптированных под конкретные задачи — от деловой переписки до образовательной поддержки и креативного письма.
Почему GLM-5 считается прорывом в agentic-интеллекте
Развитие искусственного интеллекта в последние годы всё чаще связывают не просто с ростом качества генерации текста или кода, а с формированием так называемого agentic-интеллекта — способности модели самостоятельно ставить подзадачи, планировать последовательность действий и достигать цели в динамической среде.
Развёртывание локального экземпляра GLM-5 с 200K контекстом
Развитие больших языковых моделей стремительно меняет подход к созданию интеллектуальных систем.
Self-supervised обучение на практике: как модели учатся без ручной разметки
Одним из самых значимых сдвигов в развитии искусственного интеллекта стало широкое распространение self-supervised обучения — подхода, при котором модель извлекает обучающий сигнал из самих данных без явной ручной разметки.
Почему масштабирование моделей продолжает работать: феномен роста больших нейросетей
Один из самых удивительных фактов современной индустрии искусственного интеллекта заключается в том, что увеличение размера моделей по-прежнему даёт ощутимый прирост качества.
RLHF простыми словами: как обучение с участием человека меняет искусственный интеллект
За последние годы большие языковые модели стали заметно более «вежливыми», аккуратными в формулировках и способными поддерживать содержательный диалог.
Как трансформеры изменили NLP: революция в обработке естественного языка
Обработка естественного языка на протяжении десятилетий развивалась поступательно: от простых статистических моделей до нейросетей с рекуррентной архитектурой.