AssemblyAI — API для транскрибации и аудиоаналитики
AssemblyAI — API и SDK для транскрибации речи, streaming STT и аудиоаналитики. Подходит командам, которым нужен программный доступ, EU-эндпоинты и...
Последние публикации
Об авторе
Replit Ghostwriter — что это сейчас и кому подходит
Replit Ghostwriter — уже не текущий бренд: официально Replit продвигает Replit AI и Agent. Ниже — что осталось от Ghostwriter,...
Fairness (справедливость модели)
Fairness — это не одна формула, а проверка того, не вредит ли модель разным группам по-разному. Разбираем метрики, сравнение подгрупп...
LoRA для изображений
LoRA для изображений — это низкоранговый адаптер для донастройки diffusion-модели без полного переобучения. Ниже — как он работает в Diffusers...
Batching (пакетная обработка)
Batching, или пакетная обработка, — это групповая отправка и обработка данных одним блоком вместо поштучного режима. Термин перегружен: он может...
TPU (Tensor Processing Unit)
TPU — специализированный ML ASIC Google для обучения и инференса. Объясняем, как он работает через XLA, где доступен в Google...
Prompt tuning (мягкий промпт)
Prompt tuning — это способ дообучить только мягкий промпт, оставив базовую модель замороженной. Разбираем схему, отличие от full fine-tuning, применение...
Constitutional AI (CAI)
Constitutional AI — это подход Anthropic к выравниванию моделей через письменную «конституцию» принципов, самокритику и пересмотр ответов, а затем обучение...
Авторегрессивная модель (autoregressive model)
Авторегрессивная модель генерирует текст слева направо: каждый новый токен предсказывается по уже видимому левому контексту. Разбираем механику, применение и ограничения.
Zero-shot prompting
Zero-shot prompting — это постановка задачи языковой модели без примеров. Разбираем, как этот режим работает, когда его хватает, чем он...
Метрика качества (Metric)
Метрика качества (metric) — это числовая оценка качества модели или предсказаний. Разбираем, как она работает в scikit-learn, TorchMetrics и Hugging...
Недообучение (Underfitting)
Недообучение (underfitting) — это состояние, при котором модель слишком плохо улавливает закономерности данных и ошибается даже на обучающей выборке. Ниже...