TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mle

当前筛选 #mle清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2994 · 22.10.2025 г., 09:01

#Вакансия#Senior#MLE#DL Находимся в поиске Senior MLЕ Компания: highsky.io Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений. Находимся в поиске MLE Чем предстоит заниматься: • разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных) • проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты • проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели • тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели Требования к кандидату: • Опыт работы от 5 лет; • Опыт коммерческой разработки с нуля; • Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении • Сильные навыки разработки на python • Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики; Будет плюсом: • ! Опыт с AI-агентами • Научные исследования по Computer Science • Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах • ШАД / Школа 21 Что мы предлагаем: • Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени; • Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$; • Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте; • Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость; • Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы; • Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»; • Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа. Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды! Контакт: @dybovanya

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2244 · 02.08.2024 г., 18:03

#вакансия#Москва#senior#mlops#ml#llmops#devops#mle Мы - международная компания, лаборатория продуктов, где мы стремится стать лидерами в области VR/XR, web3, машинного обучения и нейронных сетей. Компания разрабатывает и внедряет революционные решения, устанавливая новые стандарты и вдохновляя на достижение невозможного в области информационных технологий. Наша команда - это открытый, заряженный и молодой коллектив, который приветствует инновационные идеи и поддерживает инициативу и творчество наших сотрудников. Один из приоритетных продуктов нашей компании - внутренний стартап GenAI (на ранней стадии), в который сейчас ищем Senior ML Ops. Мы запускаем целую линейку инновационных продуктов (B2B, B2C сервисы полностью на основе ИИ), которые уже влияют на эволюцию генеративного ИИ в мире. Какие задачи вас ждут: - Разработка с нуля MLOps для задач генерации аудиоконтента, генерации видеоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU); Deploy моделей в продакшн; - Внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.); - Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models). Мы ждем, что вы: - Имеете опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE -Engineer не менее 2 лет; - Имеете опыт работы с k8s, уметь разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде; - Имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов; - Имеете опыт развертывания и использования MLOps инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.); - Имеете опыт выстраивания CI/CD; - Имеете опыт деплоя моделей в формате ONNX; - Знаете принципов организации распределеаюнных информационных систем и баз данных. Что мы предлагаем: - Вилка: 4k$ - 5k$ - Сильная команда, с которой можно расти; - Работа над задачами, которые до вас никто не решал; - Возможность присоединится в компанию у самых ее истоков; - Офис в Москва Сити; - Гибкое начало рабочего дня (до 10:00); - Sick days; - Медицинская страховка; - Реферальная программа. По всем вопросам обращайтесь к @IraRozhnova