NLP on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

Эмбеддинг (Embedding)

Wed, 01 Apr 2026 15:00:00 +0300

Что такое эмбеддинг?

ℹ Info

Эмбеддинг (embedding) — это способ превратить текст, изображение или другой объект в набор чисел (вектор), который отражает его смысл. Близкие по значению объекты получают похожие векторы, далёкие — различные.

Представьте, что вам нужно объяснить компьютеру, что «кот» и «кошка» — почти одно и то же, а «кот» и «бетономешалка» — совсем разное. Обычный текст для машины — просто набор символов. Эмбеддинг решает эту проблему: он переводит слова и предложения в числовое пространство, где расстояние между точками соответствует смысловой близости.

Нейросети для NLP: от RNN к трансформерам

Wed, 25 Mar 2026 15:00:00 +0300

В 2017 году восемь исследователей из Google опубликовали статью с дерзким названием «Attention Is All You Need». К 2026-му она набрала свыше 150 000 цитирований и перевернула всю область обработки естественного языка. Но трансформер не появился из ниоткуда — ему предшествовали десятилетия экспериментов с рекуррентными сетями, которые учились читать текст слово за словом.

Эта статья — путь от первых RNN до современных архитектур, на которых построены GPT-4, Claude и Gemini. Без мифов, с техническими деталями и честным сравнением подходов.

Как работают трансформеры: архитектура, изменившая AI

Thu, 19 Mar 2026 09:00:00 +0300

В 2017 году восемь исследователей из Google опубликовали статью с провокационным названием «Attention Is All You Need» — отсылку к песне The Beatles «All You Need Is Love». Статья представила архитектуру трансформера — нейросеть на 100 миллионов параметров, которая обходилась без рекуррентных и свёрточных слоёв. Тогда это казалось смелым экспериментом. Сегодня каждая крупная языковая модель — GPT-5, Claude Opus, Gemini 3, Llama 4 — построена на этой архитектуре. Разберёмся, как она устроена и почему оказалась настолько мощной.

Attention is All You Need: статья, изменившая AI

Sat, 14 Mar 2026 18:00:00 +0300

12 июня 2017 года восемь исследователей из Google Brain и Google Research выложили на arXiv препринт с провокационным названием — «Attention Is All You Need». Статья на 15 страниц предлагала полностью отказаться от рекуррентных и свёрточных сетей в пользу нового подхода — механизма внимания. Никто из авторов не мог предположить, что именно эта работа станет фундаментом для ChatGPT, BERT, Claude, Gemini и всей индустрии генеративного AI.

К 2025 году статья набрала более 173 000 цитирований — это один из десяти самых цитируемых научных текстов XXI века. Разберёмся, что именно предложили авторы, почему это сработало и как одна архитектура перевернула всю отрасль.

Промпт для извлечения структурированных данных из текста

Fri, 06 Mar 2026 15:00:00 +0300

Задача

Вам приходят неструктурированные тексты — резюме кандидатов, клиентские отзывы, счета от поставщиков, описания вакансий, письма — и нужно автоматически извлечь из них ключевые поля в формате JSON. Руками это долго и ненадёжно. LLM справляется за секунды.

Этот рецепт даёт вам универсальный шаблон промпта, который адаптируется под любой тип документа.

ℹ Почему это важно

По данным исследований, до 80% корпоративных данных хранится в неструктурированном виде. Промпт-извлечение — самый быстрый способ превратить текст в таблицу без написания парсеров.

Для кого

Аналитики данных — быстрый парсинг отчётов и документов
HR-специалисты — обработка резюме и заявок
Маркетологи — анализ отзывов и упоминаний бренда
Разработчики — интеграция извлечения данных в пайплайны
Предприниматели — автоматизация рутинной обработки документов

Как работает промпт


graph LR
 A["📄 Неструктурированный текст"] --> B["🔧 Промпт с JSON-схемой"]
 B --> C["🤖 LLM анализирует"]
 C --> D["📊 Структурированный JSON"]
 D --> E["💾 БД / Таблица / API"]

Принцип прост: вы даёте модели текст + схему нужных полей, и она возвращает заполненный JSON. Ключ к качеству — точное описание каждого поля и правила обработки неопределённости.

Работа с Hugging Face: от выбора модели до деплоя

Tue, 03 Mar 2026 12:00:00 +0300

Два миллиона моделей, полмиллиона датасетов, миллион демо-приложений — и всё это в открытом доступе. Hugging Face давно перестал быть просто библиотекой для NLP: сегодня это полноценная платформа, на которой можно выбрать модель, протестировать её, дообучить под свою задачу и задеплоить в продакшен — не написав ни одного DevOps-скрипта. Но именно из-за масштаба экосистемы новичкам легко потеряться. Этот гайд проведёт вас через весь путь: от первого поиска модели на Hub до работающего API-эндпоинта.

RAG — генерация с дополненной выборкой (Retrieval-Augmented Generation)

Tue, 17 Feb 2026 15:00:00 +0300

ℹ Info

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это метод, при котором языковая модель сначала находит релевантные документы во внешней базе знаний, а затем генерирует ответ на их основе. Проще говоря: вместо того чтобы отвечать «по памяти», модель сначала «подсматривает в шпаргалку».

Зачем это нужно

Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных объёмах текста, но их знания заморожены на момент обучения. Они не знают о вчерашних событиях, не имеют доступа к вашим внутренним документам и иногда уверенно выдумывают факты — это называется «галлюцинации».

Embedding и векторный поиск: основа AI-приложений

Sun, 15 Feb 2026 18:00:00 +0300

Представьте: вы задаёте вопрос чат-боту, и он находит точный ответ среди миллионов документов за миллисекунды. Не по ключевым словам — а по смыслу. Это не магия. Это embedding и векторный поиск — две технологии, без которых не работает ни один современный AI-продукт: от RAG-систем до рекомендательных сервисов.

В этой статье разберём, как текст превращается в числа, почему косинусное расстояние важнее точного совпадения слов и какую векторную базу данных выбрать в 2026 году.

Токенизация простыми словами: как LLM понимает текст

Wed, 11 Feb 2026 09:00:00 +0300

Когда вы пишете запрос в ChatGPT или Claude, вам кажется, что модель читает ваш текст так же, как человек — слово за словом. На самом деле всё устроено иначе. Прежде чем нейросеть начнёт «думать» над вашим вопросом, текст проходит через невидимый, но критически важный этап — токенизацию. Именно от неё зависит, сколько вы заплатите за API-запрос, насколько хорошо модель поймёт контекст и почему русский текст «съедает» лимит быстрее английского.

В этой статье разберёмся, что такое токены, как работают основные алгоритмы токенизации и какие практические последствия это имеет для разработчиков и пользователей.