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)

123 Listeners

Лекции Arzamas by Arzamas / Арзамас

Лекции Arzamas

157 Listeners

Что случилось by Медуза / Meduza

Что случилось

360 Listeners

Радио Медуза by Медуза / Meduza

Радио Медуза

96 Listeners

Два по цене одного by libo/libo

Два по цене одного

94 Listeners

Сперва роди by libo/libo

Сперва роди

207 Listeners

Запуск завтра by libo/libo

Запуск завтра

86 Listeners

Закат империи by libo/libo

Закат империи

209 Listeners

Мы обречены by Мы обречены

Мы обречены

6 Listeners

Экономика на слух by РЭШ

Экономика на слух

11 Listeners

На пенсию в 35 лет! by Babaykin

На пенсию в 35 лет!

12 Listeners

В курсе рубля by Т—Ж

В курсе рубля

2 Listeners

Подкаст на Вайбе by onvibe.io

Подкаст на Вайбе

1 Listeners

Конкуренты by libo/libo

Конкуренты

35 Listeners

Организованное программирование by Кирилл Мокевнин

Организованное программирование

6 Listeners