Python на завтрак
gpt - это не только ChatGPT
Заметила, что не все отличают эти два понятия. GPT (Generative pre-trained transformer) - это целый класс нейросетей, использующих архитектуру трансформера. Первой стала всем известная модель от OpenAI, но есть разные модификации: YandexGPT, ruGPT-3.5 (в GigaChat), GPT-NeoX (в llama) и просто любительские.
Не думаю, что есть какие-то четкие правила, но, на мой взгляд, когда мы говорим гпт - мы можем иметь в виду любую из этих сеток.
Интересно, насколько для вас была очевидна эта разница?
684 · Опрос
нажмите — покажем
692 · нажмите — покажем
Python на завтрак
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Сарма-2024
На прошлой неделе мой альма матер ФБКИ ИГУ провел летнюю студенческую школу в Сарме (это деревня на берегу Байкала), где я была экспертом.
Что-то вроде интенсива. Ребята поделились на треки по разработке ПО и дизайну, первые писали систему построения бизнес-отчетов, а вторые изучали аналитику, визуализацию данных и рисовали дата-арты. Такое погружение на глубину профессионалов за 5 дней
А еще читали гостевые лекции. Гости из ИДСТУ рассказали про виртуальных ассистентов и задачи, которые они решают в институте. Ну а я рассказала немного по своей любимой теме - что мы можем понять о естественном языке, если просто посчитаем слова и буквы
И конечно же купались, гуляли по местным тропам, рассматривали эдельвейсы. В общем, получился классный нетворк разных поколений программистов ⚡️
829 · Python на завтрак
хочется устроить большое обсуждение практических задач ИИ. На общие вопросы гпт отвечает прекрасно, у YOLO могут быть отличные результаты на бенчмарках, но когда дело доходит до применения на практике... расскажите, какие задачки вы пробовали решать на нейросетях? какие получились? какие есть проблемы?
1 · 654 · Python на завтрак
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
from bertopic import BERTopic
быстрый-быстрый topic modeling с BERT-ом и визуализацией из коробки. Удобно, когда результаты нужны прямо сейчас, а Gensim окончательно разочаровал. Просто загружаете датафрейм и наслаждаетесь результатами
Еще мне нравится наблюдать, как из раза в раз, когда я пробую проанализировать тексты, мне попадается категория "время"
https://medium.com/geekculture/nlp-tutorial-topic-modeling-in-python-with-bertopic-da760e1d03aa
Документация: https://maartengr.github.io/BERTopic/index.html
1 · 595 · Python на завтрак
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
еще один ресурс для генерации презантаций с помощью ИИ. Дизайн однотипный, но мне понравилось наполнение
3 · 651 · Python на завтрак
Открыта квалификация Yandex Cup! Вот уже пару лет я регистрируюсь, а потом не хватает времени прорешать задания. Надеюсь в этом году совершить прорыв и хотя бы прочитать задачи
Вы участвуете? В каких треках?
530 · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Стартуем, открыта квалификация на Yandex Cup 24
Контест доступен в личном кабинете Yandex Cup: у вас есть ровно неделя, чтобы пройти задания чемпионата в одном или нескольких направлениях.
Выделите себе достаточно времени, сделайте небольшую зарядку, возьмите любимый напиток и перекус — и садитесь за комп.
Вас ждут сложные, но интересные задачи. Соревноваться можно в нескольких направлениях. 20 лучших участников в каждом направлении войдут в полуфинал.
Если вы ещё не зарегистрировались, успевайте.
1 · 626 · Python на завтрак
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
вау, на гитхабе есть бесплатный курс по промпт инжинирингу - https://www.promptingguide.ai/ru/introduction/examples
Тут:
- техники промптинга
- примеры промптов для конкретных задач
- базовая инфа о разных моделях
- слабые места llm-ок
Курс настолько свежий, что многие статьи еще в разработке. Но уже содержит много полезной инфы, я бы сказала, что он очень хорош для ознакомления с прописными истинами сегодняшнего дня
16 · 704 · Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
а еще знаю, что кто-то предпочитает модельки Anthropic, эти ребята выпустили гайды по промптингу (тык) и оценке своих моделей (тык). Примеры часто приводятся в инфраструктуре Anthropic, но многие идейные моменты универсальны
3 · 798 · Python на завтрак
передозировка нейросетями - это когда ты 10 раз за день пытаешься написать слово touch и 10 раз пишешь torch
653 · Python на завтрак
Вот уже почти год я работаю тимлидом в Weeek. Мы адаптируем современные ИИ-решения для команд и бизнесов, использующих наш таск-менеджер. Я целенаправленно поступала в университет, чтобы уметь решать такие задачи. И обнаружила большой пробел в образовательных материалах на эту тему.
А как работать с данными? В университете мы просто загружали подготовленные бенчмарки, но такие данные мало кого интересуют. В реальности мы бесконечно создаем и тестируем собственные датасеты, и хотелось бы знать, какие в этой сфере есть хорошие практики. Как отслеживать версии экспериментов и самих данных? Что и как можно автоматизировать в процессе оценки?
Однозначного ответа у меня пока нет
1 · 740 · Python на завтрак
Всем привет! С наступающим новым годом 🎄
Расскажите про свои ИТ-достижения в этом году? В карьере, в обучении, в чтении книжек, открытии для себя новых языков программирования и все-все-все
564 · Python на завтрак
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
31 декабря!
Самое время подводить итоги года. И специально для этого мы приготовили для вас трушное ML-бинго.
Есть те, кто выбил 16/16? Закидывайте в комментарии свои результаты 🎅
553 · Python на завтрак
Всем привет, хочу дать слово моему другу Александру. Он преподает математику и придумал кое-что интересное для вас
Если вам актуально пройти собесы с мат.содержанием - предлагаю присмотреться и пройти опрос
321 · Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Всем доброго времени суток! Ненавязчивая реклама в этом чатике.
Меня зовут Александр. Мне 26 лет и уже 9-й год я преподаю математику разных уровней. Раньше это начиналось как хобби, а последние 2 года стало моей основной деятельностью. Я набрался уверенности и опыта: мои ученики поступают теперь не просто в лучшие ВУЗы России, а топ-5 мира (согласно QS World University Rankings 2025), принимают участие в международных олимпиадах и просто становятся более образованными людьми в плане математики.
Поэтому я решил прийти к вам с новым предложением. В начале марта (или чуть раньше, если группы наберутся быстро) я запускаю 2 курса: по теории вероятностей и мат. статистике и по дискретной математике. Кому подойдут эти курсы? Если вы уже в мире IT или всего технарского, но вам кажется, что вы вовремя не прослушали теоретический материал разделов прикладной математики или же не научились решать задачи хорошего уровня - вы — основная целевая аудитория.
Я планирую проводить лекции в формате раз в неделю в течение 2ух месяцев (каждый курс - 8 часовых лекций) в вечернее время по поясу UTC +3 . В планах вести записи наших уроков, грузить вас домашней работой, в чатах рабочих групп активно обсуждать ее и любые вопросы вокруг наших тем. Понимаю, что с первой попытки мы не станем новым Яндекс Практикумом, но задача сделать все максимально красиво и на достойном уровне.
Мы начнем со основ и изучения теоретического материала. Не бойтесь, эта часть не будет скучной и будет снабжена массой примеров какие задачи в работе помогает нам решать математика. Во второй половине курса мы перейдем к обсуждению продвинутых тем, которые помогут решить задачи на собеседования в топ компании или же пройти ревью на работе и получить то самое заветное повышение грейда.
И это еще не все. Сам я до мозга костей математик и готов обсуждать с вами сложные темы именно внутри этой наук. Но у меня отличное окружение коллег с горящими глазами. А еще я понял, что у людей, достигших успеха в своей сфере по
10 · 509 · Скоро у канала день рождения, перечитывала его и так тепло стало ☀️
Здесь нечасто появляются новые посты и нет громких новостей вроде выхода DeepSeek или разбора новой версии ChatGPT
Зато есть целая история длиною в три года. Как выходил курс по numpy, как проходила учеба в МФТИ и как я попала в WEEEK
И, кажется, получился ламповый междусобойчик начинающих и не очень айтишников. Я очень рада, что три года назад решилась нажать кнопку «Создать канал»
542 · Python на завтрак
А давайте расскажу про свой магистерский диплом! 🎓
📣 Вводное слово
Последние года два ситуация была стабильно печальной. Я даже взяла академ, чтобы попробовать больше методов. По закону подлости, конечно же, ни один не сработал. Примерно в январе 25 года меня настигла паника, я записалась на все-все-все консультации, поговорила с научным руководителем и с моей подругой Зоей. Она работает в лаборатории когнитивного моделирования МФТИ/AIRI и каждый день занимается исследованиями в мире нейросетей. В итоге именно ее идея кардинально все изменила. Но про это подробнее в следующих постах
❓Так в чем задача?
Суть описывала в этом посте. Мы хотим дешево и быстро предсказывать карту внимания пользователей. Например, есть сайт. Какие элементы UI пользователь заметит, а какие ускользнут от его взгляда? Модель построит тепловую карту и поможет это понять
💥В итоге мы могли бы эффективно размещать триггерные кнопки, растить CTR (конверсии) и полагаться не только на опыт дизайнера, но и на данные. Круто!
1 · 576 · ОтветДано:
- Нейросеть TranSalNet, задача которой предсказывать по картинке, куда будет направлен ваш взгляд
- Вопрос, понимает она человека или генерирует рандомные черно-белые картинки?
Еще есть слайд презентации по ООП и вечный вопрос, как компоновать элементы, чтобы презентация была красивой, а еще
вот прошлый пост
610 · Python на завтрак
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Немного философский пост
Жадные алгоритмы - это класс алгоритмов, где предполагается, что оптимальное решение на каждом шаге = оптимальное решение задачи в целом. И я пришла к выводу, что эта идея очень жизненная. По крайней мере, мой опыт показывает: что для меня лучше сегодня, то для меня в принципе лучше. За последние два года я приняла несколько смелых решений и каждый раз боялась, что они станут крышкой моего гроба. И каждый раз все оборачивалось только новыми возможностями
Для примера мне нравится эта задача на литкоде с покупкой акций. Дан массив, нужно выбрать один удачный день для покупки акции и один - для удачной продажи. Достаточно пройтись циклом по массиву, выбирая на каждом шаге минимум и максимум. Не нужно заглядывать далеко вперед, искать индкес минимума, а потом максимума и только после индекса минимума... Принимаем оптимальное решение в текущих условиях и получаем ответ
1 · 619 ·