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
Завтракаст (Zavtracast) by Завтракаст (Zavtracast)

Завтракаст (Zavtracast)

120 Listeners

Не занесли by Максим Иванов, Павел Пивоваров, Артемий Леонов

Не занесли

58 Listeners

Что случилось by Медуза / Meduza

Что случилось

360 Listeners

Радио Медуза by Медуза / Meduza

Радио Медуза

94 Listeners

Продолжение следует by Продолжение следует

Продолжение следует

58 Listeners

Зачем я это увидел? by Arzamas

Зачем я это увидел?

25 Listeners

Короче, история by Максим Зеленский и Алексей Катефин

Короче, история

98 Listeners

Несладкий бизнес by Anya & Nastya

Несладкий бизнес

7 Listeners

Экономика на слух by РЭШ

Экономика на слух

12 Listeners

На пенсию в 35 лет! by Babaykin

На пенсию в 35 лет!

12 Listeners

Прием by Т—Ж

Прием

6 Listeners

Живой Гвоздь by Живой Гвоздь

Живой Гвоздь

178 Listeners

Популярная политика by Популярная политика

Популярная политика

25 Listeners

‎Неловкая пауза by Arzamas

‎Неловкая пауза

15 Listeners

Время и деньги by libo/libo

Время и деньги

35 Listeners