IT на пальцах

LLM: Что это и зачем он нам нужен? Вы, наверное, уже слышали о больших языковых моделях или LLM (Large Language Models), но задумались ли, как они могут изменить вашу повседневную рутину? Эти цифровые умницы могут делать массу полезных вещей, от генерации текста до помощи в анализе данных. Но давайте углубимся в то, как они могут […]

Понимание трансформеров в нейросетях Трансформеры в нейросетях представляют собой архитектуру, которая произвела революцию в обработке естественного языка (NLP) и других областях искусственного интеллекта. Их популярность обусловлена способностью эффективно обрабатывать большие объемы данных и учитывать долгосрочные зависимости в последовательностях. В 2025 году трансформеры остаются ключевым инструментом для разработки передовых AI решений, однако важно рассмотреть различные подходы

Историческая справка Искусственный интеллект (ИИ) совершил огромный скачок с момента своего появления. В 2020 году OpenAI выпустила GPT-3, третью версию генеративной модели, которая сразу же привлекла внимание благодаря своей способности писать тексты, не уступающие человеческим. GPT-3 унаследовал успех своего предшественника, GPT-2, но вышел на новый уровень. Базовые принципы GPT-3 работает на основе нейронных сетей и

Введение в машинное обучение Машинное обучение (ML) представляет собой метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. Оно базируется на идее, что системы могут обучаться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Основные компоненты ML включают обучающие данные, алгоритмы и модель. В контексте нейросетей, такие системы используют более сложные архитектуры для

Введение в языковые модели GPT Языковые модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) разработаны для обработки и генерации текста. Они используют архитектуру трансформеров, которая позволяет эффективно обрабатывать последовательности данных, такие как текстовые документы. Архитектура трансформера Трансформер состоит из блоков, включающих механизмы внимания и нейронные сети. Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на различных частях входного текста, что улучшает

Основы и различия В последнее время нейросети стали важной частью технологической революции, и многие задаются вопросом, чем они отличаются от традиционных алгоритмов. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки, но главное отличие заключается в их способности обрабатывать и анализировать данные. Традиционные алгоритмы следуют четко определенным инструкциям, которые разрабатываются программистами. Они выполняют задачи, опираясь на заранее

Введение в LLM Большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью обработки текстовой информации. Они позволяют автоматизировать множество задач, таких как перевод, резюмирование и анализ тональности. В 2025 году их применение расширилось, охватывая креативные индустрии и научные исследования. Исторический контекст Первым прорывом стала модель GPT-3, выпущенная в 2020 году. Она продемонстрировала, что машины могут генерировать тексты,

Введение в GPT GPT, или Generative Pre-trained Transformer, — это передовая нейросетевая архитектура, разработанная для генерации текста на естественном языке. Созданная компанией OpenAI, она стала фундаментом для множества приложений в области обработки естественного языка (NLP). С момента своего появления в 2018 году GPT претерпела несколько эволюционных изменений, достигнув значительных успехов в понимании и генерации текста.

Введение в нейросети: их суть и важность Нейросети, или нейронные сети, стали основой многих современных технологий, от распознавания изображений до сложных систем предсказания. Эти математические модели вдохновлены биологическими нейронными сетями, что позволяет им учиться и адаптироваться. В отличие от традиционных алгоритмов, которые следуют заданным инструкциям, нейросети способны самостоятельно находить зависимости и паттерны в данных. Это

Понимание кибербезопасности: защита данных в сети В современном мире интернет стал неотъемлемой частью нашей жизни. С каждым днем увеличивается количество данных, которые мы передаем и храним в сети. Однако, с развитием цифровых технологий растет и число угроз, связанных с кибербезопасностью. В этом контексте особое внимание следует уделить защите личной информации и данных в сети. Мы