Практическое применение генеративного искусственного интеллекта обсуждаем с Денисом Димитровым — управляющим директором по исследованию данных в Сбере и одним из главных создателей Kandinsky и GigaChat.
В выпуске:
- как рождаются фундаментальные модели и почему именно они двигают рынок
- зачем Сбер выложил Kandinsky в опенсорс и что это дало
- что внутри LLM: разбираемся как именно генерируется текст, картинки и видео
- мультимодальность vs. омнимодальность — следующий виток технологий
- какие генеративные модели сегодня самые продвинутые + личный опыт использования
- как компании экономят миллионы на автоматизации процессов с GenAI
- где GenAI усиливает людей, а где — становится риском
- кто отвечает за ошибки генеративок
- правда ли LLM тупеют и что будет, если кормить их плохими данными
- ближайшее будущее GenAI
Говорим про будущее, которое уже работает в проде. Легко, честно и с примерами, которые каждый сможет перенести в свою работу и, вообще, в жизнь.
Что считается в эпоху генеративного AI? Делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya
Тайм-коды:
Начало выпуска
Гость выпуска — Денис Димитров
Тема выпуска
От математики к AI, от теории к практике: путь Дениса Димитрова
Главные факторы развития AI
Создание и развитие нейросети Kandinsky
Зачем выкладывать свою нейросеть в опенсорс
Как и какие генеративные модели используют Даня и Денис
Чем отличается работа LLM с изображениями и с текстом
Фундаментальная модель как основа для продукта
Интеграция генеративных моделей в рабочие процессы
Когда генеративные модели приносят вред и кто несет ответственность
Генеративные модели в обучении
Рубрика «Базовый минимум или роскошный максимум»
Чем отличаются мультимодальная и омнимодальная модели
Способы проверки качества генеративных моделей
LLM для бизнеса: гонка на мировой арене vs. продуктовый подход
Ближайшее будущее генеративного AI
Авторское право и генеративные модели
Как создается и обрабатывается датасет моделей
Генеративные модели тупеют? Как влияют некачественные данные
Выводы
Рубрика «Что считается?»
Завершение выпуска
