BERT

🧩 Как работают трансформеры: От self-attention до BERT и Hugging Face

🌍 Как устроена архитектура Transformers и зачем ей скалярное произведение

🧭 От BERT до RoPE: Шервин и Афшин об эволюции архитектуры Transformer

🍚 Практический гид по PyTorch: от таблиц до BERT

🧐 Как архитектура RMT масштабирует контекст Transformer до миллиона токенов

🧠 Субутай Ахмад: «Простое увеличение компьютеров не создаст искусственный интеллект»

🛠 Дженнифер Глор из SambaNova рассказала о масштабировании моделей GPT для финтеха

📉 Марк Саруфим о великом застое в AI: „Мы превратились в хайп-чейсеров с религиозным вайбом“

🧠 Разбор DeBERTa: как Microsoft улучшила архитектуру BERT

🧭 Лена Войта об информационном горлышке и ловушках зондирования трансформеров

Недостаточная спецификация: почему современные модели AI часто дают сбой в реальности

🚀 Почему идеальные тесты ИИ проваливаются в реальном мире

🧠 Крис Маннинг и Эндрю Ын об эволюции языковых моделей

🧬 Янник Килхер объяснил, как нейросеть BERT предсказывает структуру белка

🧬 BERTology: Как нейросети учатся предсказывать 3D-структуру белков

Янник Килхер о метрике BLEURT: когда нейросети оценивают друг друга

✂ Movement Pruning: как адаптивное сжатие через fine-tuning делает BERT компактнее

🧠 Янник Кильхер: «В нейросети BERT почти любой фрагмент может стать выигрышным»

🛠 Создание классификатора тональности на PyTorch и Hugging Face: туториал Янника Килчера

🧓 Янник Кильхер об обучении нейросетей: «XLNet стоит как пять аспирантов»

🧠 Как простая оптимизация BERT помогла превзойти сложные нейросети

🏆 XLNet: первый алгоритм, побивший BERT во всём

🐘 XLNet против BERT: как случайные перестановки слов помогли ИИ побить рекорды

🤖 Как и почему BERT произвел революцию в понимании языка нейросетями