{"id":66334,"date":"2026-04-29T23:25:22","date_gmt":"2026-04-29T20:25:22","guid":{"rendered":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/?p=66334"},"modified":"2026-04-29T23:25:22","modified_gmt":"2026-04-29T20:25:22","slug":"%d0%be%d0%b1%d1%80%d0%b0%d0%b1%d0%be%d1%82%d0%ba%d0%b0-%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d1%8f%d0%b7%d1%8b%d0%ba%d0%b0-nlp-%d1%8f%d0%bd%d0%b4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/?p=66334","title":{"rendered":"\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2014 NLP [\u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c]"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"\">\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u0447\u0438\u043d\u0430: \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2014 NLP [\u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c]<\/h2>\n<p> \t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/v32.skladchik.org\/attachments\/upload_2026-4-29_22-17-47-png.1259235\/\" class=\"bbCodeImage LbImage\" alt=\"upload_2026-4-29_22-17-47.png\" \/> \t\t <\/p>\n<p> Natural Language Processing \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430<br \/> \u0412 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438<br \/> \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, NLP \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0442\u2011\u0431\u043e\u0442\u044b, \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0441\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<p> <b>\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u0442\u0435\u043c, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, Machine Learning \u0438 Deep Learning:<\/b> <\/p>\n<ul>\n<li>\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 Data Science<br \/> \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c NLP \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<\/li>\n<li>DL- \u0438 ML-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u043c<br \/> \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c NLP \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c<br \/> \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 NLP \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>\u041e\u0441\u0432\u043e\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b<\/b> <\/p>\n<ul>\n<li>GPT<\/li>\n<li>RoBERTa<\/li>\n<li>DeBERTa<\/li>\n<li>NER<\/li>\n<li>AutoGen<\/li>\n<li>STF<\/li>\n<li>PEFT<\/li>\n<li>RLHF<\/li>\n<li>LoRA<\/li>\n<li>vLLM<\/li>\n<li>TS<\/li>\n<li>Seq2Seq<\/li>\n<li>RAG<\/li>\n<li>ANN<\/li>\n<li>FAISS<\/li>\n<li>BM25<\/li>\n<li>CLIP<\/li>\n<li>SigLip<\/li>\n<li>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0411\u0414<\/li>\n<li>Florence<\/li>\n<li>LangChain<\/li>\n<li>AutoGen<\/li>\n<li>smolagents<\/li>\n<li>MCP<\/li>\n<li>ElasticSearch<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>\u0427\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435:<\/b> <\/p>\n<ul>\n<li>\u041f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 NLP-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043e\u0442 BERT \u0434\u043e LLM<\/li>\n<li>\u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c RAG \u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/li>\n<li>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c LLM \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU<\/li>\n<li>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430, NER \u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c: \u043e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e BM25 \u0434\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>\u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441:<\/b> <\/p>\n<ul>\n<li>\u0421\u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438<\/li>\n<li>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043e\u0442 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/li>\n<li>\u0412\u043e\u0440\u043a\u0448\u043e\u043f\u044b \u0441 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438<\/li>\n<li>\u0422\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c\u0430<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0440\u0435\u0432\u044c\u044e \u043d\u0430 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>\u0427\u0442\u043e \u0432\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0451\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435:<\/b> <\/p>\n<ul>\n<li>\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 NLP-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b: \u043e\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0439 BERT \u0434\u043e RAG \u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c<\/li>\n<li>\u0424\u043e\u043a\u0443\u0441 \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438: NER, QA, VQA, \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0438 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0441 RAG<\/li>\n<li>\u0423\u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u0432\u0430\u043b\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430<\/b>:<\/p>\n<p> <b>00 \u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/b><\/p>\n<p> \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 <\/p>\n<ul>\n<li>\u041d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 <\/p>\n<ul>\n<li>PyTorch<\/li>\n<li>CV<\/li>\n<li>NLP<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<ol>\n<li>\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u043c<br \/> \u0423\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u043a\u0443\u0440\u0441: \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043a\u0430\u043a \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0443\u0442<\/li>\n<li>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0445 \u0440\u043e\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<br \/> \u041f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442\u0435, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438<br \/> \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438<br \/> \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/li>\n<li>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<br \/> \u041d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<\/li>\n<\/ol>\n<p><b>01 \u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u044b<\/b><\/p>\n<p> \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <\/p>\n<ul>\n<li>\u0420\u0435\u0448\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 NER, \u0432\u044b\u044f\u0432\u0438\u0432 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0435, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0445 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u043f\u043e CLS<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 <\/p>\n<ul>\n<li>RoBERTa<\/li>\n<li>XLM-RoBERTa<\/li>\n<li>DeBERTa<\/li>\n<li>NER<\/li>\n<li>PyTorch Lightning<\/li>\n<li>DP<\/li>\n<li>DDP<\/li>\n<li>FSDP<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<ol>\n<li>Multi-Head Attention \u0438 BERT<br \/> \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432, attention-\u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c, \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0438 skip connections. \u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 encoder \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 BERT, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 MLM \u0438 NSP, CLS-\u0442\u043e\u043a\u0435\u043d, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f attention \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a flash\/sparse attention<\/li>\n<li>\u042d\u0432\u043e\u043b\u044e\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 NLP<br \/> \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b (BPE, WordPiece \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435) \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439: RoBERTa, XLM-R, DeBERTa, e5, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u043d\u0430. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 NER: BIO-\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0443, entity spans, \u043b\u043e\u0441\u0441\u044b<\/li>\n<li>\u042d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<br \/> \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 float16, bfloat16, mixed precision, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435 AMP \u0432 PyTorch. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0432\u0430\u043d\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e (PTQ, QAT) \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 (DataParallel, DDP, FSDP). \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 torch.compile \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 PyTorch Lightning<\/li>\n<\/ol>\n<p><b>02 \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/b><\/p>\n<p> \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <\/p>\n<ul>\n<li>\u0414\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430\u0445 \u2014 pretrain, SFT, alignment<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 <\/p>\n<ul>\n<li>LoRA<\/li>\n<li>QLoRA<\/li>\n<li>SFT<\/li>\n<li>TRL<\/li>\n<li>vLLM<\/li>\n<li>FlashAttention<\/li>\n<li>Triton<\/li>\n<li>ALiBi<\/li>\n<li>RoPE<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<ol>\n<li>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<br \/> \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 LLM. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430: decoder-only, encoder-decoder, \u0434\u0438\u0444\u0444\u0443\u0437\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c attention-\u043c\u0430\u0441\u043e\u043a, \u0438\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 API \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 OpenRouter. \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f LLM<\/li>\n<li>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b LLM<br \/> \u0423\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u0447\u0430\u0442-\u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u0430\u043c\u0438 Jinja. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438: In-Context Learning, reasoning, CoT. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430: beam search, sampling, temperature, top-k, top-p, repetition penalty. \u041f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u0438\u0445 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430<\/li>\n<li>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 LLM<br \/> \u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 LLM: LoRA, QLoRA, \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0435\u0440\u044b, PEFT \u0438 Unsloth. \u041f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430: KV cache, paged attention, speculative decoding, continuous batching. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430 GPU \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Triton, fused layers \u0438 FlashAttention. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 gradient checkpointing \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c<\/li>\n<\/ol>\n<p><b>03 \u041f\u0443\u0442\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e NLP: \u043e\u0442 Seq2Seq \u043a RAG<\/b><\/p>\n<p> \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <\/p>\n<ul>\n<li>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 retrieval-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c \u0438\u0437 arXiv, \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 <\/p>\n<ul>\n<li>T5<\/li>\n<li>LoRA<\/li>\n<li>Seq2Seq<\/li>\n<li>BLEU<\/li>\n<li>ROUGE<\/li>\n<li>chrF<\/li>\n<li>COMET<\/li>\n<li>RAG<\/li>\n<li>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/li>\n<li>LangChain<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<ol>\n<li>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b Seq2Seq \u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445<br \/> \u041d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 T5 \u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 encoder-decoder. \u041f\u043e\u0439\u043c\u0451\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b cross-attention \u0438 teacher forcing. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 BLEU \u0438 ROUGE. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 T5 \u043a \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c NLP-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c. \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 T5 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e span corruption. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438<\/li>\n<li>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<br \/> \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430 mT5 \u0438 NLLB. \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441\u043e\u0432: \u0432\u044b\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e, back-translation \u0438 paraphrasing. \u0420\u0435\u0448\u0438\u0442\u0435 NER-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043f\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0438 constrained decoding. \u0414\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 Seq2Seq-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0430<\/li>\n<li>Retrieval-Augmented Generation \u2014 RAG<br \/> \u0423\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u044b \u0433\u0430\u043b\u043b\u044e\u0446\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043a\u0430\u043a RAG \u0441\u043d\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0438\u0441\u043a \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 bi-encoder \u0438 cross-encoder, \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0430\u0437\u044b (FAISS, Chroma, Qdrant). \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0441\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435 RAG-\u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d: \u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430. \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 LangChain \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430<\/li>\n<\/ol>\n<p><b>04 \u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 NLP: \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c<\/b><\/p>\n<p> \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <\/p>\n<ul>\n<li>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 <\/p>\n<ul>\n<li>rapidfuzz<\/li>\n<li>OpenSearch<\/li>\n<li>datasketch<\/li>\n<li>LangChain<\/li>\n<li>AutoGen<\/li>\n<li>smolagents<\/li>\n<li>MCP<\/li>\n<li>CLIP<\/li>\n<li>SigLIP<\/li>\n<li>BLIP<\/li>\n<li>LLaVA<\/li>\n<li>Florence<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<ol>\n<li>\u041f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a<br \/> \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u041b\u0435\u0432\u0435\u043d\u0448\u0442\u0435\u0439\u043d\u0430. \u041e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 rapidfuzz \u0438 BM25. \u041f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432 OpenSearch. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 LSH \u0441 datasketch. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0445\u044d\u0448\u0438 \u0438 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0441 \u043e\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u0434\u0435\u0434\u0443\u043f\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439<\/li>\n<li>\u0410\u0433\u0435\u043d\u0442\u044b<br \/> \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 function calling, structured output, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 LangChain. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b: ReAct, LLM-as-judge \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438 (AutoGen, smolagents), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b MCP. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b Perplexity \u0438 Deep Research<\/li>\n<li>\u041c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b<br \/> \u0423\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u0442\u0435 CLIP \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b (SigLIP, ViT-L\/14), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 BLIP, Florence \u0438 LLaVA \u0434\u043b\u044f VQA. \u041d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e CLIP \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430, \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 VQA-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u2014 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<br \/> \u041e\u043d\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0435\u0439\u0441\u0430\u0445, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 <\/p>\n<ul>\n<li>\u0410\u043d\u0442\u043e\u043d \u041c\u043e\u0440\u0433\u0443\u043d\u043e\u0432<br \/> \u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430. Senior ML-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0432 \u0411\u0430\u0437\u0438\u0441 \u0426\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435<\/li>\n<li>\u0414\u0430\u043d\u0438\u0438\u043b \u0412\u0430\u0436\u0435\u0432<br \/> \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432 \u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e-\u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0433\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0412\u0428\u042d. \u041c\u0438\u0434\u043b DL\/ML-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0432 \u041d\u0411\u041a\u0418. PhD Student \u0432 \u0421\u043a\u043e\u043b\u0442\u0435\u0445\u0435<\/li>\n<li>\u041a\u0438\u0440\u0438\u043b\u043b \u0411\u043e\u0431\u044b\u043b\u0435\u0432<br \/> Senior Data Scientist \u0432 Ozon Tech. \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 Moderation, Anti-fraud, QC<\/li>\n<li>\u0421\u0442\u0430\u043d\u0438\u0441\u043b\u0430\u0432 \u0416\u0431\u0430\u043d\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<br \/> NLP-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u0432 GigaChat Pretrain. \u0417\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 MoE-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0411\u044b\u043b Lead Data Scientist \u0432 Ecom.tech, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b DS-\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u0441\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0426\u0435\u043d\u0430 60000 \u0440\u0443\u0431.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u0447\u0438\u043d\u0430: \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2014 NLP [\u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0443\u043c] Natural Language Processing \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0412 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, NLP \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0442\u2011\u0431\u043e\u0442\u044b, \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0430\u0441\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a\u0438, \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u0442\u0435\u043c, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, Machine Learning \u0438 Deep Learning: \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u0432 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-66334","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rss"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/66334","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=66334"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/66334\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=66334"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=66334"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rss.eground-zerkalo.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=66334"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}