Machine Learning Podcast

#072 ML Татьяна Шаврина. Бенчмарки для LLM или как оценивать большие языковые модели?


Listen Later

В гостях сегодня Татьяна Шаврина, старший научный сотрудник Института Языкознания РАН. Обсуждаем бенчмарки - стандартизированные наборы тестов, метрик и протоколов оценки, предназначенные для объективного измерения производительности больших языковых моделей. Что произошло в индустрии за последние 4 года с момента записи предыдущего выпуска? Все ли проявления естественного интеллекта можно наблюдать у искусственного? Как автоматизировать науку? Как и для чего автоматически проверять новые архитектуры сетей на разных доменах? Скоро ли агентные системы начнут выигрывать у людей kaggle-соревнования? Как ИИ-учёные ддосят учёных-людей? Зачем большим языковым моделям сдавать выпускные экзамены на бакалавра? Как не допустить того, чтобы разработчики бенчмарков и больших моделей договорились? Какие проблемы существуют у современных решений? Почему к OpenAI всегда так много претензий? Кто и как придумывает бенчмарки? Придумали ли бенчмарк для определения, что AGI уже здесь? Если заработал сто миллиардов долларов, то уже AGI? Где взять бенчмарки, если ты не OpenAI? Почему высокие метрики на бенчмарках могут не являться решающим фактором при выборе модели под свою задачу? Обо всём этом и многом другом в выпуске!


Ссылки выпуска:


Телеграм-канал Татьяны (https://t.me/rybolos_channel)


Буду благодарен за обратную связь!


Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)


Обо мне (https://t.me/toBeAnMLspecialist/935)

Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]


Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов и вообще вести проекты на Python!

Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_72).


Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

...more
View all episodesView all episodes
Download on the App Store

Machine Learning PodcastBy Mikhail

  • 5
  • 5
  • 5
  • 5
  • 5

5

2 ratings


More shows like Machine Learning Podcast

View all
Эхо Москвы by Feed Master by Umputun

Эхо Москвы

316 Listeners

Завтракаст (Zavtracast) by Завтракаст (Zavtracast)

Завтракаст (Zavtracast)

121 Listeners

Что случилось by Медуза / Meduza

Что случилось

361 Listeners

Радио Медуза by Медуза / Meduza

Радио Медуза

96 Listeners

«Подкаст Лайфхакера» by Лайфхакер

«Подкаст Лайфхакера»

42 Listeners

КритМышь by Александр Головин

КритМышь

42 Listeners

kuji podcast by kuji podcast

kuji podcast

131 Listeners

Record Megamix by Radio Record

Record Megamix

15 Listeners

Что это было? by BBC Russian Radio

Что это было?

96 Listeners

Продолжение следует by Продолжение следует

Продолжение следует

58 Listeners

Короче, история by Максим Зеленский и Алексей Катефин

Короче, история

99 Listeners

Экономика на слух by РЭШ

Экономика на слух

10 Listeners

Почему мы еще живы by libo/libo

Почему мы еще живы

116 Listeners

Горящий бензовоз by Вадим Елистратов, Иван Талачев

Горящий бензовоз

31 Listeners

Живой Гвоздь by Живой Гвоздь

Живой Гвоздь

174 Listeners