Бурный рост эффективности ML-систем провоцирует огромное количество дискуссий. 25 апреля X5 Tech приглашает экспертов в Data Science, чтобы обсудить, как с помощью новых методов и подходов победить неэффективные процессы.
В наших докладах мы рассмотрим проверенные и новые методы взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Конечно же, мы также обсудим сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем.
Программа и спикеры
- 18:30-19:00 — Начало регистрации участников. Вкусняшки и живое общение.
- 19:00 — Стартуем, приветственное слово ведущего.
- 19:00-19:30 — «Всё зависит от контекста»
Дарья Андреева, менеджер по работе с большими данными в X5 Tech:
Часто мы имеем необходимость работать со специфичными и/или чувствительными данными, но при этом не имеем возможности воспользоваться внешними моделями или дообучить какую-то OpenSource модель. Разберёмся, какие у нас есть варианты в этом случае.
- 19:30-20:00 — «Мониторинг LLM в production»
Глеб Панин, менеджер по работе с большими данными в X5 Tech:
Языковые модели представляют из себя крайне интересный и перспективный инструмент, однако они известны своей нестабильностью. В этом докладе мы расскажем, как пытаемся обнаруживать некорректную работу LLM и оперативно с ней бороться.
- 20:00-20:40 — «Контентный подход в рекомендательных системах для музыки»
Дмитрий Астанков, Machine Learning Engineer в «Звуке»:
Расскажу, зачем вообще может понадобиться информация из музыкальных аудиодорожек. Что мы можем понять по спектрограмме с помощью машинного обучения и как добытые данные применяются в рекомендательных системах.
- 20:40-21:00 — Немного подкрепимся и продолжим.
- 21:00-21:30 — «Использование LLM в разметке данных»
Артём Ерохин, ведущий менеджер по работе с большими данными в X5 Tech:
Процесс разметки данных — дело достаточно затратное и трудоёмкое. К счастью, последние достижения в области LLM могут стать серьёзным подспорьем для улучшения процесса разметки данных. Поговорим о том, как мы можем сократить затраты на разметку, используя большие языковые модели.
- 21:30 — AFTER PARTY
Регистрируйтесь по ссылке. Будем очень вам рады!
