01
Apr
glossary
Эмбеддинг (Embedding)
Что такое эмбеддинг (embedding) в AI — векторное представление данных, которое позволяет машинам …
→
NLP
9
материалов
25
Mar
article
Нейросети для NLP: от RNN к трансформерам
Как эволюционировали нейросети для обработки языка — от простых RNN и LSTM до трансформеров и …
→
19
Mar
article
Как работают трансформеры: архитектура, изменившая AI
Разбираем архитектуру трансформеров: self-attention, encoder-decoder, позиционное кодирование. Как …
→
14
Mar
article
Attention is All You Need: статья, изменившая AI
Разбираем статью Attention is All You Need — архитектуру Transformer, механизм внимания и влияние на …
→
06
Mar
prompt
Промпт для извлечения структурированных данных из текста
Готовый промпт-рецепт для извлечения структурированных данных (JSON) из любого неструктурированного …
→
03
Mar
guide
Работа с Hugging Face: от выбора модели до деплоя
Полное руководство по Hugging Face: как выбрать модель, запустить инференс, дообучить и задеплоить — …
→
17
Feb
glossary
RAG — генерация с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation)
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation) — простое объяснение принципа работы генерации с …
→
15
Feb
article
Embedding и векторный поиск: основа AI-приложений
Что такое эмбеддинги, как работает векторный поиск и почему это фундамент RAG, семантического поиска …
→
11
Feb
article
Токенизация простыми словами: как LLM понимает текст
Разбираемся, как языковые модели разбивают текст на токены, зачем нужен BPE и почему русский язык …
→