Трансформеры для генерации контента: ruGPT-3 & family в ML Space

На вебинаре лидер команды по исследованиям и разработкам в области обработки естественного языка (AGI NLP Sber) Татьяна Шаврина и продуктовый менеджер ML Space Вера Шибаева рассказывают, как использовать обученные модели из DataHub.

Вы узнаете об особенностях обучения и инференса самых «понимающих» трансформенных моделей: ruGPT-3, ruBERT, ruT5, ruRoBERTa, ruCLIP, ruDALL-E. Кроме того, сможете познакомиться с примерами применения подобных моделей на рынке.

Вебинар будет полезен дата-сайентистам, менеджерам AI/ML-продуктов, разработчикам, DevOps-инженерам, архитекторам.

0:00 — Вступление
1:20 — Что произошло с ruGPT-3 & family за год
15:12 — Сервисы и модели компьютерного зрения
31:26 — Сервисы и модели для обработки русского языка
49:37 — Примеры использования ruGPT-3 & family
1:00:05 — Гранты на тестирование платформы ML Space с Christofari Neo
1:01:18 — Как будет развиваться ruGPT-3 & family в 2022 году
1:04:12 — Команда
1:06:07 — Ответы на вопросы

Посетите хаб предобученных моделей, датасетов и контейнеров — создайте свои продукты на базе ruGPT3 & family:
https://sc.link/zKzr

Видео Трансформеры для генерации контента: ruGPT-3 & family в ML Space канала Cloud ru