Первый ML-митап от JUG Ru Group. Будем не только говорить про машинное обучение, но и попробуем на практике полезные инструменты и новые подходы. Научимся обучать модели на Big Data, запускать их в прод и объединять с LLM.

ПРОГРАММА

Дмитрий Бугайченко, Сбер — «Практический ML на больших данных»

Поговорим том, с какими сложностями сталкиваются при разработке моделей на основе больших данных с использованием стоковых распределенных платформ (не суперкомпьютеров). Посмотрим на инструменты — что работает хорошо, а что не очень. 

Также взглянем на трансформации, которые переживает модель на пути в прод. Выясним, что можно сделать, чтобы в этом процессе она не потеряла ценные свойства, какие есть полезные инструменты, ну и, конечно, затронем извечный холивар — кто же должен этим заниматься.

Сергей Саввов — «Слияние LLM»

Слияние моделей — это относительно новый и экспериментальный метод для объединения двух или более LLM в одну. Он позволяет создавать новые модели, соединяя лучшие качества потомков. При этом метод является достаточно «дешевым», для его работы вам не нужен GPU. 

В докладе мы обсудим разные алгоритмы слияния, посмотрим на них на практике и обсудим, почему этот метод может стать новым витком в развитии LLM.

Ссылка для просмотра митапа придет за 1 час до начала.