Рассмотрим один из сценариев, при котором ваша модель машинного обучения может быть бесполезна. Есть такая поговорка: «Не сравнивайте яблоки с апельсинами». Но что делать, если нужно сравнить один набор яблок с апельсинами с другим, но распределения фруктов в двух наборах разное? Сможете работать с данными? И как будете это делать? Читать дальше →
Люди и модели похожи больше, чем вы думаете. Собственно, это и не удивительно, ведь модели для этого и создаются. В идеале они должны когда-нибудь стать вообще неотличимыми от людей. Но как это проявляется сейчас, на данном этапе их развития? И в чем конкретно мы так похожи на них, или они на нас?Подойдем к этому вопросу в терминах, свойственных самим LLM. Читать далее
Примерно четыре месяца назад Mozilla начала первые испытания многопроцессной архитектуры. В версии Firefox 48 её включили по умолчанию у небольшой части пользователей, а потом тестовую выборку увеличили в полтора раза. Как сообщает Mozilla в официальном блоге, в число испытателей попали…
Разбиение на обучающую и тестовую выборку без учета времени — распространенная ошибка, про которую все уже знают. Правильное разбиение может привести к неочевидным проблемам, которые мы обнаружим и решим. Читать далее