Вопросы с собесов. Регуляризация в DL
Рассмотрим какие методы регуляризации есть в DL: от изменений лосс функций и до вмешательства в архитектуру модели.
Вопросы с собесов. RNNs: рекуррентные нейронные сети
Разберем RNN от А до Я: как отвечать на собеседованиях и что знать про них для работы!
Вопросы с собесов. База по NLP
Рассмотрим самые популярные вопросы по классическому NLP: от предобработки текста до Word2Vec.
Оптимизаторы в DL. От SGD до AdamW
Функции активации пронизывают все нейронные сети. Зачем это нужно и какие именно активации использовать — обсудим в этом блоге.
Вопросы с собесов. Функции активации в DL
Функции активации пронизывают все нейронные сети. Зачем это нужно и какие именно активации использовать — обсудим в этом блоге.
Как оценивать качество генеративных моделей?
Оценка качества генеративных моделей — ключевой этап разработки, позволяющий определить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей.
Обзор и развитие LLM алаймента: История и современные практики
Что такое алаймент, как развивался и куда идем
Обзор Node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
Обзор Node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
Обзор техник RAG: Retrieval Augmented Generation
Рассмотрим техники построения и улучшения RAG систем: от нарезания текстов на куски, до продвинутых способов улучшения качества ответа.
Эффективное обучение на нескольких GPU
Multi-gpu сетап может быть полезен для дополнительного масштабирования и оптимизации обучения, если даже после техник увеличения эффективности на одной gpu, производительность обучения вас не устраивает.
Эффективное обучение на одной GPU
Рассмотрим способы улучшить эффективность обучения моделей на одной GPU.