GitHub расширил метрики Copilot данными из OpenCode и других клиентов
В отчётах Copilot usage metrics API появился разрез по клиентским инструментам, сообщили в GitHub 23 октября.
Источник: github.blogAI-подготовка
Читать материалИскусственный интеллект
Обновляется автоматически · архив сохраняется
Функция потерь и оптимизатор: две части обучения
Функция потерь оценивает ошибку на примерах, а оптимизатор изменяет параметры модели.
Dataset и DataLoader: как данные доходят до модели
PyTorch разделяет описание набора данных и способ подачи примеров в обучение.
Последние материалы
Материалов: 11GitHub расширил метрики Copilot данными из OpenCode и других клиентов
В отчётах Copilot usage metrics API появился разрез по клиентским инструментам, сообщили в GitHub 23 октября.
Источник: github.blogAI-подготовка
Функция потерь и оптимизатор: две части обучения
Функция потерь оценивает ошибку на примерах, а оптимизатор изменяет параметры модели.
Источник: docs.pytorch.orgAI-подготовка
Dataset и DataLoader: как данные доходят до модели
PyTorch разделяет описание набора данных и способ подачи примеров в обучение.
Источник: docs.pytorch.orgAI-подготовка
Autograd: как PyTorch вычисляет производные
Автоматическое дифференцирование позволяет получать градиенты для обучения нейросети.
Источник: docs.pytorch.orgAI-подготовка
Тензор в PyTorch: данные с формой и типом
Тензоры лежат в основе вычислений PyTorch и хранят многомерные данные.
Источник: docs.pytorch.orgAI-подготовка
Режим рассуждения: как отделяют служебный вывод от ответа
Некоторые модели поддерживают отдельное поле для вывода режима рассуждения.
Источник: docs.ollama.comAI-подготовка
Вызов инструментов: где заканчивается ответ модели
Модель может предложить вызов функции, а решение о его выполнении принимает приложение.
Источник: docs.ollama.comAI-подготовка
Эмбеддинги: как искать по смыслу
Эмбеддинг превращает текст в числовой вектор для сравнения с другими текстами.
Источник: docs.ollama.comAI-подготовка
JSON от модели: что гарантирует схема ответа
Структурированный вывод помогает получать поля в заданной форме, но не проверяет правдивость их содержания.
Источник: docs.ollama.comAI-подготовка
Контекстное окно: почему длинный запрос требует больше памяти
Контекст ограничивает объём текста, с которым модель работает в одном обращении.
Источник: docs.ollama.comAI-подготовка
Локальная языковая модель: что остаётся на вашем сервере
Локальный запуск даёт контроль над вычислениями и хранением моделей, но требует настройки самого приложения.
Источник: docs.ollama.comAI-подготовка
