#yalm — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #yalm, aggregated by home.social.
-
Как мы научили YandexGPT пересказывать видео
Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для этого в Браузере есть волшебная кнопка — «Пересказать», которая экономит время и помогает лучше понять, стоит ли смотреть видео, есть ли в нём полезная информация, и сразу перейти к интересующей части. Сегодня я расскажу про модель, которая быстро перескажет видео любой длины и покажет таймкоды для каждой части. Под катом — история о том, как мы смогли выйти за лимиты контекста модели и научить её пересказывать даже очень длинные видео.
-
Как мы научили YandexGPT пересказывать видео
Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для этого в Браузере есть волшебная кнопка — «Пересказать», которая экономит время и помогает лучше понять, стоит ли смотреть видео, есть ли в нём полезная информация, и сразу перейти к интересующей части. Сегодня я расскажу про модель, которая быстро перескажет видео любой длины и покажет таймкоды для каждой части. Под катом — история о том, как мы смогли выйти за лимиты контекста модели и научить её пересказывать даже очень длинные видео.
-
Как мы научили YandexGPT пересказывать видео
Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для этого в Браузере есть волшебная кнопка — «Пересказать», которая экономит время и помогает лучше понять, стоит ли смотреть видео, есть ли в нём полезная информация, и сразу перейти к интересующей части. Сегодня я расскажу про модель, которая быстро перескажет видео любой длины и покажет таймкоды для каждой части. Под катом — история о том, как мы смогли выйти за лимиты контекста модели и научить её пересказывать даже очень длинные видео.
-
Как мы научили YandexGPT пересказывать видео
Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для этого в Браузере есть волшебная кнопка — «Пересказать», которая экономит время и помогает лучше понять, стоит ли смотреть видео, есть ли в нём полезная информация, и сразу перейти к интересующей части. Сегодня я расскажу про модель, которая быстро перескажет видео любой длины и покажет таймкоды для каждой части. Под катом — история о том, как мы смогли выйти за лимиты контекста модели и научить её пересказывать даже очень длинные видео.
-
«Душа молчит, хоть слышит всё вокруг»: как мы отучаем генеративные модели галлюцинировать
Вот так когда-то отвечала языковая модель, когда её просили привести пример стихотворения Бальмонта. Стихотворение с таким названием действительно есть, но начинается оно совсем не так. К сожалению, генеративные модели могут галлюцинировать и выдумывать ответ. С таким мы боремся с помощью внешней информации. Мы, Александр Кайгородов и Светлана Маргасова , обучаем генеративные модели в Яндексе. В этой статье мы расскажем, как заставить генеративные модели перестать придумывать несуществующие факты и как научиться находить эти ошибки, если они всё же случаются. Вы узнаете о том, как использовать внешнюю информацию, опираясь на которую мы можем выполнять как обусловленную генерацию (Retrieval Augmented Generation), так и фактологическую оценку имеющихся генераций (Fact-Check).
-
«Душа молчит, хоть слышит всё вокруг»: как мы отучаем генеративные модели галлюцинировать
Вот так когда-то отвечала языковая модель, когда её просили привести пример стихотворения Бальмонта. Стихотворение с таким названием действительно есть, но начинается оно совсем не так. К сожалению, генеративные модели могут галлюцинировать и выдумывать ответ. С таким мы боремся с помощью внешней информации. Мы, Александр Кайгородов и Светлана Маргасова , обучаем генеративные модели в Яндексе. В этой статье мы расскажем, как заставить генеративные модели перестать придумывать несуществующие факты и как научиться находить эти ошибки, если они всё же случаются. Вы узнаете о том, как использовать внешнюю информацию, опираясь на которую мы можем выполнять как обусловленную генерацию (Retrieval Augmented Generation), так и фактологическую оценку имеющихся генераций (Fact-Check).
