HTML Diff
0 added 0 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-02-21
1 <p>Онлайн-журнал для тех, кто влюблён в код и информационные технологии. Пишем для айтишников и об айтишниках.</p>
1 <p>Онлайн-журнал для тех, кто влюблён в код и информационные технологии. Пишем для айтишников и об айтишниках.</p>
2 <p>В блоге Microsoft Research<a>рассказали</a>о релизе языковой модели машинного обучения Orca 2. Её главная особенность в том, что для обучения использовали другую нейросеть.</p>
2 <p>В блоге Microsoft Research<a>рассказали</a>о релизе языковой модели машинного обучения Orca 2. Её главная особенность в том, что для обучения использовали другую нейросеть.</p>
3 <p>Нейросеть выпустили в размерах с 7 и 13 млрд параметров. Её разработали с помощью большой языковой модели LLaMa 2. Исследователи сгенерировали набор синтетических данных и адаптировали его для датасета.</p>
3 <p>Нейросеть выпустили в размерах с 7 и 13 млрд параметров. Её разработали с помощью большой языковой модели LLaMa 2. Исследователи сгенерировали набор синтетических данных и адаптировали его для датасета.</p>
4 <p>Разработчики Microsoft отметили, что большие языковые модели могут строить сложные рассуждения, опираться на несколько источников информации и анализировать данные, но таких возможностей нет у компактных моделей. Целью исследования было адаптировать широкие возможности под ограниченный набор параметров.</p>
4 <p>Разработчики Microsoft отметили, что большие языковые модели могут строить сложные рассуждения, опираться на несколько источников информации и анализировать данные, но таких возможностей нет у компактных моделей. Целью исследования было адаптировать широкие возможности под ограниченный набор параметров.</p>
5 <p>По результатам тестов Orca 2 превосходит свою прошлую версию и достигает уровня производительности моделей в 5-10 раз больше. Для оценки использовали набор из более 36 тысяч тестовых случаев, охватывающих математические задачи, понимание текста, обоснование точки зрения, обобщение, рассуждение и генерацию контента.</p>
5 <p>По результатам тестов Orca 2 превосходит свою прошлую версию и достигает уровня производительности моделей в 5-10 раз больше. Для оценки использовали набор из более 36 тысяч тестовых случаев, охватывающих математические задачи, понимание текста, обоснование точки зрения, обобщение, рассуждение и генерацию контента.</p>
6 <p>На графике результатов тестирования видно, что в некоторых бенчмарках нейросети Orca 2 опережают большие языковые модели LLaMa 2 и WizardLM с 70 млрд параметров.</p>
6 <p>На графике результатов тестирования видно, что в некоторых бенчмарках нейросети Orca 2 опережают большие языковые модели LLaMa 2 и WizardLM с 70 млрд параметров.</p>
7 Сравнение производительности Orca 2 и других языковых моделей<em>Инфографика:<a>Microsoft</a></em><p>Высокого уровня производительности удалось добиться благодаря точно подобранным синтетическим данным. Исследователи заранее могли подобрать содержимое датасета для обеспечения максимальной эффективности.</p>
7 Сравнение производительности Orca 2 и других языковых моделей<em>Инфографика:<a>Microsoft</a></em><p>Высокого уровня производительности удалось добиться благодаря точно подобранным синтетическим данным. Исследователи заранее могли подобрать содержимое датасета для обеспечения максимальной эффективности.</p>
8 <p>Языковые модели<a>Orca 2 7B</a>и <a>Orca 2 13B</a>открыты и опубликованы на платформе Hugging Face. Желающие могут экспериментировать с ними или использовать в своих проектах. Разработчики Microsoft отметили, что у технологии есть потенциал и что они продолжат исследования в этой сфере.</p>
8 <p>Языковые модели<a>Orca 2 7B</a>и <a>Orca 2 13B</a>открыты и опубликованы на платформе Hugging Face. Желающие могут экспериментировать с ними или использовать в своих проектах. Разработчики Microsoft отметили, что у технологии есть потенциал и что они продолжат исследования в этой сфере.</p>
9 <a><b>Бесплатный курс по Python ➞</b>Мини-курс для новичков и для опытных кодеров. 4 крутых проекта в портфолио, живое общение со спикером. Кликните и узнайте, чему можно научиться на курсе. Смотреть программу</a>
9 <a><b>Бесплатный курс по Python ➞</b>Мини-курс для новичков и для опытных кодеров. 4 крутых проекта в портфолио, живое общение со спикером. Кликните и узнайте, чему можно научиться на курсе. Смотреть программу</a>