Мультиагентные подходы для работы с LLM на базе сервисов Yandex Cloud | Мастер-класс
Это мастер-класс на Practical ML Conf. Его провели ребята из Yandex Cloud: Дмитрий Рыбалко, продуктовый архитектор ML-сервисов, и Дмитрий Сошников, консультант, доцент МАИ, НИУ ВШЭ и технический руководитель AI Lab Школы дизайна в ВШЭ.
В сфере LLM набирают популярность агентские подходы, когда несколько моделей взаимодействуют друг с другом, чтобы достичь одной цели. В рамках мастер-класса мы показали, как применить этот подход для построения вопросо-ответной системы в транспортной компании. При этом сами методы могут пригодиться в любой индустрии. Для решения задачи поэкспериментировали с различными структурами данных для RAG, в том числе с текстовыми и графовыми. За основу взяли языковую модель YandexGPT и другие ML-сервисы Yandex Cloud.
Подписывайтесь на телеграм-канал Яндекса для ML-специалистов:
406 views
115
20
8 months ago 00:20:09 3
Основы Flutter || Анонс || Авторский коллектив и планы на книгу
10 months ago 01:03:27 5
FractalMath - Мультиагентный подход в решении математических задач arithmetic reasoning
11 months ago 04:22:55 1
Интелл. принятие решений и прикладная теория игр/Intelligent Decision Making and Applied Game Theory
11 months ago 02:10:31 1
Чем опасен ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ? Риски и текущие решения || Игорь Котенков, Кали Новская
2 years ago 06:32:27 5
Агентно-ориентированное моделирование и интеллектуальные экономические агенты
3 years ago 00:41:10 6
QMIX / Graph Attention Networks with Positional Embeddings
4 years ago 00:31:41 4
Stabilising Experience Replay for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
7 years ago 00:20:54 13
047. Интересные идеи и статьи в Reinforcement learning в 2017 году – Сергей Свиридов