🏆 Т-Банк запускает библиотеку Turbo Alignment для разработки ИИ-приложений

Т-Банк объявил о запуске бесплатной библиотеки инструментов Turbo Alignment для обучения больших языковых моделей (LLM), доступной для бизнеса. Впервые решение было представлено на форуме Finopolis 2024. Ожидается, что это поможет компаниям быстро создавать ИИ-продукты без необходимости разрабатывать их с нуля.

Преимущества Turbo Alignment:

- Комплексный подход: Доступ к языковой модели T-lite, оптимизированной для бизнес-задач на русском языке.
- Снижение затрат: Готовые инструменты уменьшают расходы на разработку и вычислительные ресурсы.
- Экономия времени: Ускорение разработки в 4 раза.
- Улучшение клиентского опыта: Более персонализированное взаимодействие с пользователями.

Библиотека также поддерживает небольшие команды, предлагая набор готовых инструментов и возможности для исследований. Turbo Alignment доступен на GitHub с подробной документацией.

Федеративное машинное обучение: новый подход для безопасного сотрудничества в ИИ

Яндекс, ИСП РАН и Сеченовский Университет опробовали федеративное машинное обучение для задач медицины - технологию, которая позволяет организациям вместе обучать нейросети, не обмениваясь чувствительными данными.

Проект реализовал Центр технологий для общества Yandex Cloud, специалисты которого разрабатывают решения для образования, науки, культуры и здравоохранения.

Как это работает

Федеративный подход позволяет участникам коллективно обучать модели, никому не передавая свои данные. Модель обучается на каждом из датасетов участников проекта, а на центральный сервер передаются не сами датасеты, а результаты их обработки - к примеру, изменения в весах модели. Именно на них затем обучается глобальная модель.

С федеративного сервера на клиенты отправляются задания, которые включают в себя код модели и конфигурации. При этом не каждый пользователь может отправить такое задание, есть четкое разделение ролей. После создания задания проводится проверка на стороне сервера и на стороне клиентов. Те задания, которые прошли проверку, выполняются на клиентах. Далее запускается еще одна проверка на стороне клиентов - можно ли отправить обратно на сервер результат обучения. За счет таких многофакторных проверок обеспечивается безопасность данных.

Преимущества федеративного машинного обучения в том, что организации могут безопасно сотрудничать в проектах, связанных с чувствительной информацией. А в перспективе технология позволит создать более точные модели, используя данные от нескольких источников.

Кстати, вот альтернатива. Летняя школа от AIRI ?

?‍♂️ 6 ~~бед с башкой~~ оправданий, почему ты до сих пор не ведешь свой телеграм канал
Решил ответить на задаваемые мне вопросы по поводу создания своего блога. У людей масса заблуждений, разбираем:

? Зачем мне нужен канал? Это пустая трата времени.
? Во-первых, это огромный социальный капитал! Так проще находить талантов к себе в команду! Так я смог сохранить уже 1.5М на найме. Во-вторых, канал на 10к подписчиков способен приносить от 100к в месяц пассивно. Надо ли мне продолжать?))

? Мне не о чем писать
? Да ну камон! Ты просто пока не понял, как много тебе есть рассказать.

? Я не экспертный эксперт. *Надо ещё опыт подкопить.
?* Если бы так все рассуждали, то 95% блогеров не существовало. Чем ты хуже?!

? Мои мысли и посты будут хейтить
? Будут, но преимущества все перекрывают. Не хейтят только тех, кто ничего не пишет!

? Мне некогда посты писать, я ипотеку выплачиваю
? А мог бы пассивно гасить ее за счет дохода с канала.

? Где взять деньги на продвижение? А если они прогорят впустую?
? При здравом подходе я привлекаю людей за счет своей активности по цене 10 рублей/подписчик или вовсе бесплатно за счет качественного контента. Вам надо лишь добежать до границы в 3к подписчиков. Как?!

? Скажу, что рынок тг-каналов сейчас очень конкурентный, но у нас с вами есть суперсила - мы шарим в ИИ, осталось научиться его применять на пользу своих каналов. В ближайшие дни я буду рассказывать подробнее как использовать эту нашу «вау» суперсилу …?