Закроем позавчерашний дедлайн уже сегодня. Внешняя ML-команда из олимпиадников для Ваших задач

Разработали систему оценки качества LLM для AI-ассистента в финтех-продукте.

Построили пайплайн подготовки тестовых сценариев, внедрили автоматические метрики, LLM-as-a-Judge и сравнение версий моделей.

Создали платформу мониторинга качества AI-ассистента для B2C-сервиса с миллионами пользователей.

Определили набор метрик для оценки генерации, фактической точности и пользовательского опыта, настроили аналитику экспериментов.

Оптимизировали инфраструктуру инференса больших языковых моделей на GPU для высоконагруженного AI-сервиса.

Провели профилирование вычислений, нашли узкие места в пайплайне выполнения операций и внедрили оптимизации ядра.

Разработали процесс подготовки данных для предварительного обучения языковой модели.

Сбор, очистка, дедупликация и контроль качества больших текстовых корпусов, автоматические проверки и балансировка доменов.

Работали над развитием NLP-модели для AI-ассистента.

Подготовили датасеты, провели эксперименты с fine-tuning и оптимизацией промптов, внедрили систему оценки качества ответов.

Разработали AI-агента для автоматизации внутренних процессов компании с использованием LLM orchestration framework.

Настроили цепочки вызовов моделей, работу с внешними инструментами и память контекста.

Разработали pipeline обучения модели с использованием reinforcement learning для улучшения качества генерации.

Настроили сбор предпочтений пользователей, обучение reward-модели и эксперименты с различными стратегиями оптимизации.

Создали систему автоматической проверки качества AI-моделей перед релизом.

Объединили offline-метрики, пользовательские оценки и автоматическую классификацию ошибок.

Разрабатывали мультимодальную модель для анализа видео и текста в AI-продукте.

Подготовили пайплайн обучения, объединили визуальные и языковые признаки, оптимизировали процесс обучения на больших датасетах.

Оптимизировали систему голосового AI-ассистента с низкой задержкой ответа.

Работали над архитектурой streaming inference, обработкой аудио в реальном времени и стабильностью сервиса.

Построили инфраструктуру подготовки данных для обучения vision-language моделей.

Реализовали сбор, фильтрацию, разметку и контроль качества изображений и текстовых описаний.

Создали систему подготовки мультимодальных данных для обучения AI-моделей: изображения, текст, аудио и видео.

Настроили автоматическую очистку, валидацию и контроль качества данных.

Разрабатывали систему синтеза речи для AI-ассистента.

Оптимизировали подготовку аудиоданных, обучение модели и оценку качества генерации речи.

Разрабатывали платформу для обучения и развития мультимодальных AI-моделей.

Выстроили архитектуру решений, процессы экспериментов и взаимодействие ML-компонентов.

Оптимизировали модели распознавания и обработки речи для голосового сервиса.

Провели эксперименты с архитектурами нейросетей, улучшили качество обработки сложных аудиосценариев.

Разработали подходы reinforcement learning для улучшения качества vision-language моделей.

Настроили обучение через пользовательские предпочтения и автоматические reward-функции.

Разрабатывали deep learning модели для анализа изображений в AI-продукте.

Оптимизировали архитектуры, процесс обучения и inference pipeline.

Создали pipeline обучения speech-моделей: подготовка аудиоданных, обучение, валидация и мониторинг качества.

Автоматизировали эксперименты по разработке новых версий моделей.

Разрабатывали высоконагруженный голосовой AI-сервис с требованиями к минимальной задержке.

Оптимизировали обработку аудио-потока и взаимодействие компонентов системы.

Создали систему анализа видео с использованием мультимодальных моделей.

Настроили обучение на больших объемах видео-данных и оптимизировали inference pipeline.

Разработали подходы улучшения VLM через reinforcement learning.

Выстроили процесс подготовки данных, обучения reward-моделей и оценки качества новых версий.

Построили систему подготовки данных для pretraining vision-language модели.

Реализовали автоматическую фильтрацию изображений, проверку качества связки image-text и управление большими датасетами.

Исследовали и улучшали подходы подготовки данных для обучения больших языковых моделей.

Разработали методы очистки, оценки качества и балансировки обучающих корпусов.

Разработали pipeline online reinforcement learning для улучшения поведения языковой модели после обучения.

Настроили сбор обратной связи, обучение reward-моделей и автоматическую оценку результатов.