TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
DSTGSUM

25 Feb, 13:02

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

👥 Обзор сообщества betterdatacommunity, sberlogabio, natural_language_processing

🔥🚀 Qwen 3.5 Medium - Новый уровень в LLM
Модель Qwen 3.5 Medium значительно улучшена по метрикам в сравнении с предыдущей версией 3.0, благодаря использованию гибридной архитектуры, которая сочетает линейное внимание (через Gated Delta Networks) с разреженной смесью экспертов. Скорость декодирования модели Qwen3.5-397B-A17B выросла в 3.5 раза по сравнению с Qwen3-235B-A22B при использовании контекста в 32k токенов. Кроме того, Qwen3.5-35B-A3B превосходит несколько других моделей, подтверждая, что достижения в качестве возможны не только за счет увеличения параметров, но и благодаря архитектурным улучшениям и качеству данных [NLP].

💼📈 Вакансия для Senior NLP Engineer
Компания Social Discovery Group ищет старшего NLP-инженера для работы над масштабируемыми продуктами, основанными на LLM. Обязанности включают эксперименты с LLM, создание и поддержание оценочных фреймворков, а также оптимизацию производительности. Требуются знания Python, ML & DL, а также опыт работы с NLP-технологиями и инструментами, такими как PyTorch и Transformers. Работа удаленная с зарплатой 6000-9000 USD. Предоставляются отпускные, бонусы и возможность профессионального обучения [BET], [BET].

🔍🧩 Помощь в обучении трансформеров
Участник группы запрашивает информацию о том, как правильно обучать трансформеры, интересуясь статьями, лекциями и документами на эту тему. Особенный интерес представлен к методам и подходам [BET].

🤔🔍 Проблемы с маскированием в NLP
Участник интересуется, почему маскирование (с использованием предикатов для маскированной области) не работает эффективно в его задачах, тогда как на протеиновых данных (например, с ProT5) это удаётся. Он обсуждает возможность применения других подходов к более широкому кругу задач [SBE1].
Nikita Sushko in Natural Language Processing
🔥Qwen 3.5 Medium - GOAT опенсорсных LLM В линейке 3.5 cильно качнули метрики по сравнению с 3.0 hybrid architecture that fuses linear attention (via Gated Delta Networks) with a sparse mixture-of-experts По скорости тоже бустанули за счет архитектуры: Qwen3.5-397B-A17B в 3.5x (7.2x) быстрее чем Q...

12 0 0
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot