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

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 5

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 6

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 6

Llm training optimization techniques

Нет.

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 6

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 9

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, …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 9

ATOM отчет о состоянии открытых LLM и курс по RLHF

Пост посвящён обзору моих недавних усилий, которые не оправдали необходимости в отдельной публикации Interconnects, причинам, по которым я этим занимаюсь, и результатам, которых я достиг.

Отчёт ATOM: измерение экосистемы открытых …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 10

Переход из аналитики в ai: 7 неожиданных открытий

Когда я начал работать в аналитической инженерии, мне казалось, что я понимаю, как строить системы на основе данных: хранилища, модели, отчёты, дашборды. Я знал, как проектировать pipeline’ы, как писать SQL …

Heli Verified

15.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 10

ATOM отчет, пост-тренинг курс и текущие исследования в LLM

Вот что я разрабатываю: отчёт ATOM, пост-тренинговый курс, завершение моей книги и текущие исследования

Отчёт ATOM: измерение экосистемы открытых языковых моделей
В отчёте описываются мои и Флориана методы отслеживания …

Heli Verified

14.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 14

Генеративный ИИ для формирования навыков: баланс пользы и рисков

Искусственный интеллект генеративного типа (GenAI) может помочь в формировании навыков будущего, но требует осознанного подхода к использованию

Генеративный ИИ способен поддерживать пользователей на ранних этапах формирования навыков, предоставляя обратную …

Heli Verified

14.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 13

Разбор структуры папки .claude в проекте

В папке .claude хранятся файлы конфигурации и данные, используемые системой Claude. Она находится в корневой директории проекта, а не в домашней директории пользователя, и содержит подпапки и файлы, необходимые для …

Heli Verified

14.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 17

Vantage: оценка будущих компетенций через ИИ-симуляции

The article discusses Vantage, a research experiment for assessing future-ready skills by leveraging generative AI to create conversations in simulated environments. It emphasizes the importance of durable human competencies such …

Heli Verified

14.04.2026

LLM
Star 0,0
Views 14

Скрытая папка .claude: назначение, структура и управление

Скрытая папка .claude создаётся инструментами, интегрированными с Claude, для хранения локального состояния. Она содержит конфигурацию, кэшированные данные, определения задач и иногда контекст, обеспечивающий согласованность выполнения.

На первый взгляд папка кажется …

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.