Тэг
обработка текста
FRIDA Decisions: быстрая открытая модель быстрого мышления для русского языка
Обзор открытой модели FRIDA Decisions для быстрого анализа текста, классификации и маршрутизации на русском языке без генерации токенов.
Читать далее
Что такое механизм Self-Attention: архитектурная основа современных трансформеров
Подробный разбор механизма self-attention в архитектуре трансформеров: принципы работы, этапы обработки, оценка эффективности и главные ограничения.
Читать далее
Развитие семантического анализатора Real AI SA: работа с текстом без LLM
Развитие семантического анализатора Real AI SA: опыт создания графов текста без использования LLM, анализ плюсов, минусов и реальных кейсов.
Читать далее
Многомодальная аугментация и проверка устойчивости с AugLy: полный пайплайн для изображений, текста и аудио
Полный обзор и руководство по использованию библиотеки AugLy для мультимодальной аугментации изображений, текста и аудио, а также проверки робастности моделей в PyTorch.
Читать далее
Информационный поток против кода: слепое пятно безопасности ИИ
Разбор системной неустойчивости ИИ: как детекторы путают классическую риторику с машинным текстом и почему размывание информационной среды угрожает безопасности бизнеса.
Читать далее
Что такое токенизация в ИИ: полное руководство по превращению текста в токены
Токенизация — это фундаментальный механизм, с помощью которого языковые модели превращают сырой текст в математические идентификаторы. Разбираем пятиэтапную карту токенизации, ключевые риски и методы оценки.
Читать далее
Обработка естественного языка (NLP): как компьютеры понимают человеческую речь
Подробный разбор технологии NLP: пятиэтапная карта обработки текста, отличие от поиска по ключевым словам, методология тестирования и предотвращения сбоев в языковых моделях.
Читать далее
