Новости о больших языковых моделях

LLM: архитектура, обучение, сравнение моделей GPT-4, Claude, Gemini, DeepSeek, Llama. Контекстные окна, файн-тюнинг, локальный запуск и RAG.

Search

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 149

Настройка Python-проекта в 2026: uv, Ruff, Ty и Polars

В 2026 году для настройки Python-проекта рекомендуется использовать набор инструментов: uv, Ruff, Ty и Polars. uv служит для управления зависимостями и виртуальными средами. Ruff — это быстрый линтер и форматировщик, …

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 97

Безопасность ИИ-систем зависит от взаимодействия моделей

Важно понимать, что проблемы безопасности искусственного интеллекта (ИИ) возникают не только из-за отдельных уязвимостей моделей, но и из-за того, как они взаимодействуют в системе.

Рассмотрим пример многоуровневой системы: генеративная модель …

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 86

Сравнение Infrastructure as Code: Terraform, AWS CloudFormation, Pulumi и других

Terraform позволяет автоматизировать создание и управление инфраструктурой через код и поддерживает более 300 провайдеров, включая AWS, Azure, Google Cloud и Kubernetes
Documentation

AWS CloudFormation — нативное решение AWS …

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 122

Современный стек Python 2026: uv, Ruff, Ty и Polars

В 2026 году рекомендуемая стек настройки Python-проектов включает инструменты uv, Ruff, Ty и Polars.

uv — это базовый инструмент для установки Python, управления окружениями, зависимостями, блокировкой версий и запуска команд. …

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 97

Системный подход к безопасности LLM: уязвимости на границах компонентов

Работа появилась из-за разрыва между двумя парадигмами в исследовании безопасности искусственного интеллекта. Одна парадигма фокусируется на отдельных моделях и их локальных уязвимостях — таких как инструктаж (instruction-tuning), архитектурные особенности и …

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 111

Top 5 расширений для VS Code без Copilot

Top 5 расширений для VS Code, не относящихся к Copilot

Visual Studio Code (VS Code) имеет множество расширений. Хотя Copilot привлекает большую часть внимания, значительная часть ежедневной продуктивности достигается с …

Heli Verified

16.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 107

Open models face persistent performance gaps vs proprietary systems

The author does not expect open models to continue advancing with performance gaps narrowing against proprietary models in mid-2026, nor predicts narrowing gaps “especially in reasoning and coding tasks.”

Key …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 84

Пошаговое внедрение языковой модели: от цели до production

Не определите цель внедрения языковой модели. Уточните, какую задачу она будет решать: генерацию текста, перевод, ответы на вопросы или что-то иное. От этого зависит выбор модели и подход к её …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 103

Wingman — платформа для гражданских разработчиков без кода

Wingman — это новая платформа, разработанная специально для «гражданских разработчиков» (citizen developers), чтобы помочь им создавать приложения с меньшими усилиями и быстрее.

Платформа Wingman позволяет пользователям без технической подготовки …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 69

Llm training optimization techniques

Нет.

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 86

ATOM отчёт, посттренинговый курс и исследования LLM

Что я строю: отчёт ATOM, посттренинговый курс, завершение книги и текущие исследования

Последнее время я работаю над отчётом ATOM — это документ, описывающий методы и результаты посттренировочной аналитики для …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 86

Совместное взаимодействие человека и искусственного интеллекта

В статье рассматривается концепция совместного взаимодействия человека и искусственного интеллекта, в которой люди и ИИ работают вместе, распределяя задачи с учётом сильных сторон каждой стороны: человек — в понимании контекста, …

Новости о больших языковых моделях

Большие языковые модели (LLM) — основа современного ИИ. На этой странице собраны материалы об архитектуре трансформеров, принципах предобучения и дообучения, токенизации и управлении контекстным окном.

Разбираем, чем отличаются ведущие модели: GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro, DeepSeek V3, Llama 3, Qwen и другие. Какую выбрать для конкретной задачи, как учитывать стоимость вывода, скорость генерации и точность.

Отдельные разделы посвящены файн-тюнингу (LoRA, QLoRA, SFT), работе с векторными базами данных в связке с LLM, локальному запуску моделей через Ollama и LM Studio, а также безопасности: ограничениям RLHF, джейлбрейкам и alignment-проблемам.

Для разработчиков — материалы по интеграции LLM через API OpenAI, Anthropic, Google, по оценке качества ответов (evals), оптимизации промптов и снижению латентности. Для исследователей — обзоры ключевых статей и бенчмарков: MMLU, HumanEval, LMSYS Chatbot Arena.

Следите за публикациями, чтобы не пропустить выход новых моделей и результаты сравнительных тестов.