Python ML

Разработка нейронных сетей;

Создание и настройка агентов для выполнения разнообразных задач, таких как анализ текста, классификация, генерация ответов, обработка запросов;

Интеграция моделей на базе LLM в существующие системы для автоматизации бизнес-процессов и улучшения взаимодействия с пользователями;

Интеграция LLM агентов в существующие системы и процессы для улучшения их функциональности и эффективности;

Обеспечение совместимости агентов с различными API и сервисами;

Настройка потоков данных для эффективного взаимодействия между различными модулями и компонентами системы;

Настройка и дообучение больших языковых моделей на специфичных для компании данных для повышения релевантности и точности;

Сбор и подготовка данных для дообучения моделей;

Проведение экспериментов и оценка производительности моделей на различных наборах данных;

Оптимизация моделей и настройка гиперпараметров для повышения
производительности и точности;

Применение методов автоматизированного поиска гиперпараметров (hyperparameter tuning) таких как Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization;

Оптимизация вычислительных ресурсов с использованием параллельных вычислений и распределенного обучения;

Разработка и внедрение агентов на базе больших языковых моделей (LLM) для автоматизации процессов обработки естественного языка;

Создание моделей для генерации текста, обработки запросов, автоматического перевода, создания чат-ботов и систем рекомендаций;

Создание и настройка агентов для выполнения разнообразных задач, таких как анализ текста, классификация, генерация ответов, обработка запросов;

Интеграция моделей на базе LLM в существующие системы для автоматизации бизнес-процессов и улучшения взаимодействия с пользователями;

Интеграция LLM агентов в существующие системы и процессы для улучшения их функциональности и эффективности;

Настройка потоков данных для эффективного взаимодействия между различными модулями и компонентами системы;

Настройка и дообучение больших языковых моделей на специфичных для компании данных для повышения релевантности и точности;

Настройка и дообучение больших языковых моделей на специфичных для компании данных для повышения релевантности и точности;

Использование методов transfer learning для адаптации моделей к специфическим задачам и доменам;