The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques

📚 Book

@datascienceiot

A Probabilistic Theory of Pattern Recognition📚Book

@datascienceiot

Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3

YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.

✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.

Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.

⚡️Хочешь разработать решение технологического кейса для внедрения в работу НКО? Тогда регистрируйся на Smart Social: Хакатон!

🏆Гранты на 1 200 000 рублей!

Smart Social: Хакатон – это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других IT-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу.

👨‍💻Кейсы:
- Сервис для онлайн-записи на музейные мероприятия;
- Телеграм-бот для быстрого сбора, передачи и выгрузки информации для участников проекта "Накорми";
- Приложение для туристических маршрутов;
- Инструмент для анонимизации документов пользователей сервиса «Просто спросить»;
- Алгоритм для систематизации архивных материалов;
- Приложение-путеводитель по музею.

📆Даты хакатона: C 10 по 18 Июня 2024 г
📍Формат: Онлайн/Офлайн
🔥Дедлайн регистрации: 6 Июня, 23:59 (МСК)

Не нашел для себя задачу? Смотри еще кейсы по ссылке: https://tglink.io/b28521c0e3b4

🚀Сделай Добро – помоги НКО!

The Holy Grail of forbidden knowledge about matrices'
📓 book

@datascienceiot

Physics-Based Simulation📓 book

@datascienceiot

The Design of Approximation Algorithms

📚 Book

@datascienceiot

Graph Representation Learning Book

📚 Book

@datascienceiot

Думаете, что знаете все о рекомендательных системах? Поверьте, мы вас удивим

Многие продвинутые IT-специалисты, практикующие ML, не умеют работать с сингулярным разложением. Мы знаем, как это исправить!

Всего за пару часов вы:
- узнаете, как строить рекомендательные системы на основе сингулярного разложения;
- реализуете его самостоятельно и посмотрите на готовые имплементации;
- освоите теорию и примените алгоритм на практике.

Спикер Мария Тихонова — PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.

Занятие пройдет 30 мая в 18:00 мск и будет приурочено к старту большого курса «Machine Learning. Advanced».

Регистрируйтесь: https://otus.pw/O9vX/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963

OBJECT-ORIENTED PYTHON

📚 book

@datascienceiot