#conference
Завтра буду на Матемаркетинге оффлайн. Если кто-то хочет пообщаться - ловите во время конференции (ну или пишите в личку).
В этом году еще будет и стенд от X5. Я там тоже буду периодически появляться. И даже не просто ради тусовки (но это уже сюрприз, больше узнаете, если придете на наш стенд).
Завтра буду на Матемаркетинге оффлайн. Если кто-то хочет пообщаться - ловите во время конференции (ну или пишите в личку).
В этом году еще будет и стенд от X5. Я там тоже буду периодически появляться. И даже не просто ради тусовки (но это уже сюрприз, больше узнаете, если придете на наш стенд).
О, я тут буду людей собесить.
В целом, практика one day и weekend офферов интересная. Фактически, компании сами пытаются хакнуть свой же процесс найма.
Мое мнение — это достаточно эффективное решение, если нужно быстро набрать много людей (а в IT такое бывает). А вот если такие истории появляются при обычном процессе и объеме найма, то это скорее желание быстро апнуть метрики.
Хорошо, что у нас первый случай, а не второй (хе-хе).
В общем, забегайте по возможности, если сейчас ищете работу ;)
В целом, практика one day и weekend офферов интересная. Фактически, компании сами пытаются хакнуть свой же процесс найма.
Мое мнение — это достаточно эффективное решение, если нужно быстро набрать много людей (а в IT такое бывает). А вот если такие истории появляются при обычном процессе и объеме найма, то это скорее желание быстро апнуть метрики.
Хорошо, что у нас первый случай, а не второй (хе-хе).
В общем, забегайте по возможности, если сейчас ищете работу ;)
Forwarded from X5Tech
🏃🏻 Мимо вас опытный айтишник не пробегал? Передайте, что мы ищем аналитиков данных и ML-инженеров!
🗣 И обязательно пригласите на Weekend Offer 16-17 ноября в Москве!
В X5 Tech получить оффер можно за выходные:
⏺ приезжаете в московский офис;
⏺ демонстрируете hard skills на лайвкодинге;
⏺ знакомитесь с будущими коллегами.
Вы попадете в команду мечты, где:
- работаем на удаленке или в гибридном формате;
- развиваем амбициозные проекты вроде собственной платформы по работе с нейросетями, прогнозирования спроса и автоматического ценообразования;
- ходим на конференции, встречаемся с топами, играем в D&D, получаем ДМС и поддержку корпоративного психолога
- и многое-многое другое.
Встречаемся 16 ноября: регистрируйтесь и создавайте ритейл будущего вместе с Х5 Tech!
В X5 Tech получить оффер можно за выходные:
Вы попадете в команду мечты, где:
- работаем на удаленке или в гибридном формате;
- развиваем амбициозные проекты вроде собственной платформы по работе с нейросетями, прогнозирования спроса и автоматического ценообразования;
- ходим на конференции, встречаемся с топами, играем в D&D, получаем ДМС и поддержку корпоративного психолога
- и многое-многое другое.
Встречаемся 16 ноября: регистрируйтесь и создавайте ритейл будущего вместе с Х5 Tech!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Тимлид Очевидность
Тимлид — самая гуманистическая роль в менеджменте
Эта мысль зреет у меня всё больше и отчетливее.
Почему?
Обычно у тимлида в команде довольно мало людей. Примерно 3–5–7, а если больше, то команда делится надвое. В среднем это так. Куда реже бывают варианты команды человек по 15-20.
Так вот, в малом количестве людей легко разобраться и ориентироваться досконально. Ты с этими ребятами всегда рядом, всегда общаешься на всяких дейликах и 1–1, всегда синхронизирован по задачам, всегда вы обсуждаете то планы на команду, то кто как провел отпуск и выходные. Естественным образом ты знаешь и рабочие, и личные потребности своих товарищей и можешь подойти к каждому индивидуально.
Исходя из этих знаний ты можешь управлять рабочими процессами, распределять задачи, заниматься развитием ребят.
А как же мидл-менеджмент?
А вот в мидл-менеджменте ты уже постепенно начинаешь отрываться от земли, взлетать на уровень руководства N командами. Работа идет в основном через тимлидов. Много давления со стороны удовлетворения бизнес-результатов и стратегии развития твоего отдела/службы/юнита (везде свои названия).
Людей ты любить и ценить продолжаешь, но контакт уже подрастерял и больше двигаешь фигурки для достижения целей, чем бок о бок трудишься с линейными сотрудниками и знаешь об их персональных особенностях.
А еще загрузка у тебя становится всё выше, следовательно, времени и сил (что важно) меньше на индивидуальный подход. Да и возможностей к этому меньше, потому что на масштабе, хочешь ты этого или нет, больше придется зачесывать под одну гребенку, чтобы не превратить всё в хаос.
А как же HR?
То есть как же служба Human Resources (человеческих ресурсов)? Если абстрагироваться от иронии названия, а приблизиться к сути, то тут примерно как и в мидл-менеджменте. Надо нанести пользу по площадям, а это значит, что придется длинных укоротить, а коротких вытянуть, а уже после этого внедрить добро и нанести пользу.
А к чему вообще этот пост?
Этот пост точно не про то, что тимлиды все хорошие, а мидл-менеджеры и эйчары все плохие. Все хорошие, если хорошо делают свою работу.
Здесь я хотел сосредоточиться на двух мыслях:
1. У тимлида и задачи более гуманистической направленности (ведь надо и дело сделать, и команду сохранить в хорошем состоянии), и возможности для этого есть, и других людей для этого особо-то и нет.
2. Для дальнейшей карьеры хорошо бы об этом задуматься заранее. Готовы ли вы к тому, что гуманизм у вас постепенно будет отрываться? Понимаете ли вы это? Не витаете ли в плену иллюзий, как витают некоторые тимлиды насчет того, как много кода они будут продолжать писать, становясь тимлидами?
Итог
Не забывайте о своем влиянии на команду и не просто жмите из людей результат, а постарайтесь сделать так, чтобы вашим коллегам было с вами и друг с другом работать комфортно и интересно. Кроме вас (тимлидов) это мало кто сделает.
А если думаете о карьерном росте, то прикидывайте сразу все трейдоффы, чтобы потом не разочароваться или не разорваться, пытаясь сразу на всех стульях посидеть.
Если вы мидл-менеджеры или плотно с ними работаете и считаете, что я совершенно не прав, пишите в комменты, я хочу узнать вашу точку зрения и примеры из жизни.
Эта мысль зреет у меня всё больше и отчетливее.
Почему?
Обычно у тимлида в команде довольно мало людей. Примерно 3–5–7, а если больше, то команда делится надвое. В среднем это так. Куда реже бывают варианты команды человек по 15-20.
Так вот, в малом количестве людей легко разобраться и ориентироваться досконально. Ты с этими ребятами всегда рядом, всегда общаешься на всяких дейликах и 1–1, всегда синхронизирован по задачам, всегда вы обсуждаете то планы на команду, то кто как провел отпуск и выходные. Естественным образом ты знаешь и рабочие, и личные потребности своих товарищей и можешь подойти к каждому индивидуально.
Исходя из этих знаний ты можешь управлять рабочими процессами, распределять задачи, заниматься развитием ребят.
А как же мидл-менеджмент?
А вот в мидл-менеджменте ты уже постепенно начинаешь отрываться от земли, взлетать на уровень руководства N командами. Работа идет в основном через тимлидов. Много давления со стороны удовлетворения бизнес-результатов и стратегии развития твоего отдела/службы/юнита (везде свои названия).
Людей ты любить и ценить продолжаешь, но контакт уже подрастерял и больше двигаешь фигурки для достижения целей, чем бок о бок трудишься с линейными сотрудниками и знаешь об их персональных особенностях.
А еще загрузка у тебя становится всё выше, следовательно, времени и сил (что важно) меньше на индивидуальный подход. Да и возможностей к этому меньше, потому что на масштабе, хочешь ты этого или нет, больше придется зачесывать под одну гребенку, чтобы не превратить всё в хаос.
А как же HR?
То есть как же служба Human Resources (человеческих ресурсов)? Если абстрагироваться от иронии названия, а приблизиться к сути, то тут примерно как и в мидл-менеджменте. Надо нанести пользу по площадям, а это значит, что придется длинных укоротить, а коротких вытянуть, а уже после этого внедрить добро и нанести пользу.
А к чему вообще этот пост?
Этот пост точно не про то, что тимлиды все хорошие, а мидл-менеджеры и эйчары все плохие. Все хорошие, если хорошо делают свою работу.
Здесь я хотел сосредоточиться на двух мыслях:
1. У тимлида и задачи более гуманистической направленности (ведь надо и дело сделать, и команду сохранить в хорошем состоянии), и возможности для этого есть, и других людей для этого особо-то и нет.
2. Для дальнейшей карьеры хорошо бы об этом задуматься заранее. Готовы ли вы к тому, что гуманизм у вас постепенно будет отрываться? Понимаете ли вы это? Не витаете ли в плену иллюзий, как витают некоторые тимлиды насчет того, как много кода они будут продолжать писать, становясь тимлидами?
Итог
Не забывайте о своем влиянии на команду и не просто жмите из людей результат, а постарайтесь сделать так, чтобы вашим коллегам было с вами и друг с другом работать комфортно и интересно. Кроме вас (тимлидов) это мало кто сделает.
А если думаете о карьерном росте, то прикидывайте сразу все трейдоффы, чтобы потом не разочароваться или не разорваться, пытаясь сразу на всех стульях посидеть.
Если вы мидл-менеджеры или плотно с ними работаете и считаете, что я совершенно не прав, пишите в комменты, я хочу узнать вашу точку зрения и примеры из жизни.
#prompts #LLM #random
Я решил поиграться с промптами и сделал промпт для дебатов. Ну а просто так его делать не интересно. Потому настало время экспериментов!
И, конечно же, сразу начал пускать через него всякие холиварные темы. Если кратко, то там создавались топ-3 аргументов, после чего оценивались условным "жюри", после чего выдавалась итоговая оценка.
Краткий список результатов (использовал perplexity с claude sonnet):
1. Умер ли Гослинг в конце Драйва?
Он выжил со счетом 25 против 22.9
2. Кто является лучшей вайфу Евангелиона?
Аянами Рей со счетом 26 против 23.4
3. Трисс или Йенифер?
Йенифер со счетом 25.7 против 23.7
4. Магнус не предавал!
Магнус предал со счетом 26 против 24.4
5. Окрошка на кефире или квасе?
На кефире со счетом 24.7 против 22.6
6. Эксперименты Лейн - претенциозный бред?
Эксперименты Лейн - шедевр со счетом 26 против 21.7 (самый разгромный счет, кстати)
Детали с аргументами, оценкой и объяснением итога можно посмотреть по ссылке.
Сам промпт:
Я решил поиграться с промптами и сделал промпт для дебатов. Ну а просто так его делать не интересно. Потому настало время экспериментов!
И, конечно же, сразу начал пускать через него всякие холиварные темы. Если кратко, то там создавались топ-3 аргументов, после чего оценивались условным "жюри", после чего выдавалась итоговая оценка.
Краткий список результатов (использовал perplexity с claude sonnet):
1. Умер ли Гослинг в конце Драйва?
Он выжил со счетом 25 против 22.9
2. Кто является лучшей вайфу Евангелиона?
Аянами Рей со счетом 26 против 23.4
3. Трисс или Йенифер?
Йенифер со счетом 25.7 против 23.7
4. Магнус не предавал!
Магнус предал со счетом 26 против 24.4
5. Окрошка на кефире или квасе?
На кефире со счетом 24.7 против 22.6
6. Эксперименты Лейн - претенциозный бред?
Эксперименты Лейн - шедевр со счетом 26 против 21.7 (самый разгромный счет, кстати)
Детали с аргументами, оценкой и объяснением итога можно посмотреть по ссылке.
Сам промпт:
Ты опытный модератор дебатов. Проведи структурированные дебаты по предложенной теме: [Тема]### Базовые принципы- Сохраняй абсолютную беспристрастность- Игнорируй эмоциональную окраску в формулировке темы- Используй единые критерии оценки для всех аргументов- Основывайся только на фактах, а не на формулировке вопроса### Формат дебатов:- У сторон есть время подумать и выбрать лучшие аргументы из сформированного ими самими списка- Представь два противоположных мнения- Для каждой стороны приведи 3 главных аргумента с доказательствами- Дай возможность каждой стороне опровергнуть аргументы оппонента- Оцени силу аргументов каждой стороны по шкале от 1 до 10### Требования к аргументам:- Используй только проверяемые факты- Приводи статистические данные- Ссылайся на исследования и экспертные мнения- Избегай эмоциональных манипуляций### Система оценки:- Жюри из 3х специалистов оценивает каждый аргумент- Каждый член жюри дает независимую оценку- Итоговая оценка - среднее значение трех оценок- При равном счете проводится дополнительный раунд- Решение должно быть основано исключительно на силе аргументов### Важно:- Сохраняй последовательность в оценках между разными дебатами- Используй одинаковые критерии независимо от формулировки темы- Итоговое решение должно основываться только на представленных фактах#random
У моих друзей вышел первый сингл на Яндекс.Музыке. Называется "качели", а припев отлично отражает (мое) состояние дел за последние два года.
Слушайте, ставьте лайки, кайфуйте с отличной музыки.
Ссылка на трек.
У моих друзей вышел первый сингл на Яндекс.Музыке. Называется "качели", а припев отлично отражает (мое) состояние дел за последние два года.
Слушайте, ставьте лайки, кайфуйте с отличной музыки.
Ссылка на трек.
Яндекс Музыка
Качели
nordobus • Трек • 2024
Forwarded from Ebout Data Science | Дима Савелко
Уничтожение LLM System Design
Как отвечать на собеседовании, если вас спросят: «Постройка мне чат-бота с помощью LLM»? Разберем основные шаги на конкретной задаче.
Давайте пойдём по пунктам из этого поста.
Задача: создать чат-бота, который отвечает на финансовые запросы.
Исходные условия:
- В продакшене уже используется API GigaChat (временное решение).
- Доступен API ChatGPT.
- Есть два ассессора.
- Ответы предоставляются без контекста.
Ограничения:
- Ответ за максимум 2 минуты.
- Аппаратные ресурсы: 4 GPU (80 ГБ каждая, A100).
Бизнесовые метрики
- Уровень автоматизации — процент запросов, обработанных ботом без операторов.
- Снижение затрат — экономия на поддержке
- Удержание клиентов — сколько пользователей продолжают пользоваться услугами после общения с ботом. Но эту метрику сложно определить, поэтому для простоты стоит поделить на тех пользовался чат-ботом, а кто не пользовался.
Онлайн-метрики:
- Удовлетворенность клиентов (CSAT) — пользовательская оценка (1–5).
Оффлайн-метрики:
- Loss — насколько хорошо обучена модель.
G-Eval — метод «LLM as Judge», когда одна модель оценивает ответы другой по качеству (например, от 1 до 5).
Оценка ассессоров — реальные люди оценивают ответы по техническому заданию. Это ключевая метрика, с которой можно проверить корреляцию с G-Eval.
Бенчмарки — открытые или специально созданные под задачу бизнеса.
Выделяем ключевые сущности:
У нас есть диалог, а в диалоге:
- Запрос пользователя
- Ответ модели
- Маркер начала диалога
- Идентификаторы запроса, ответа, пользователя и т.д.
Способы получения данных:
Объем данных: Для обучения LoRA потребуется хотя бы 10 тысяч примеров для тренировки и около 700 для тестирования.
Для упрощения пока исключаем поиск контекста, работу с контекстом распишу в следующей части)
Бейзлайн: предположим, что у нас уже есть метрики для текущего решения (например, на GigaChat).
Входные данные:
X — запрос пользователя.
Y — эталонный ответ.
Модели:
llama3.1 400b. Пробуем сначала запромпить модель и смотрим на результаты бенчмарков.
saiga_llama3.1 70b. Сначала промптим, затем обучаем под конкретную задачу.
Loss: Используем CrossEntropyLoss — простой и надежный метод для обучения LoRA на основе SFT.
Метрики:
На тренировочной выборке оцениваем Loss.
На тестовой — G-Eval, оценки ассессоров (на 500 случайных примерах) и бенчмарки.
Деплой: Для деплоя используем vllm.
- Добавить контекст в ответы для повышения точности модели (реализуем в следующей части).
-Применить ORPO-метод, чтобы модель лучше понимала, какие ответы допустимы, а какие нет.
- Квантизация или дистилляция для того, чтобы уменьшить latency
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#random
Теория мертвого интернета понемногу приходит и в музыку.
Если что, то это страница группы с контентом, сгенерированным в Suno (очень уж узнаваемые артефакты, если вы сгенерили сотню-другую песен там).
С другой стороны, в соцсетях они себя позиционируют AI группой, так что вроде все честно (хотя я бы ставил какую-то маркировку, пускай и добровольную, ибо скоро отличить будет не так уж и просто нейронку от человека).
Аватарка, кстати, вообще от другой группы (какой-то английский металл, если я правильно нашел исходник). Впрочем, там тоже какая-то странная история, у меня постоянно менялась аватарка группы при переходе в разные разделы (но это уже вопрос к разработчикам музыки, я думаю).
В принципе, ничего нового. Просто неожиданно было встретить нейронную песню в рекомендациях на своей волне.
Теория мертвого интернета понемногу приходит и в музыку.
Если что, то это страница группы с контентом, сгенерированным в Suno (очень уж узнаваемые артефакты, если вы сгенерили сотню-другую песен там).
С другой стороны, в соцсетях они себя позиционируют AI группой, так что вроде все честно (хотя я бы ставил какую-то маркировку, пускай и добровольную, ибо скоро отличить будет не так уж и просто нейронку от человека).
Аватарка, кстати, вообще от другой группы (какой-то английский металл, если я правильно нашел исходник). Впрочем, там тоже какая-то странная история, у меня постоянно менялась аватарка группы при переходе в разные разделы (но это уже вопрос к разработчикам музыки, я думаю).
В принципе, ничего нового. Просто неожиданно было встретить нейронную песню в рекомендациях на своей волне.
#ml
Я на досуге немного поковырялся с оптимизацией 3-D укладки коробок. И решил наработки в open-source выложить, вдруг кому-то будет интересно поиграться с решением.
Сразу предупреждаю, в основном код написан Claude (мой вклад в рост энтропии интернета), но направлял его все-таки я сам (и местами подправлял код).
Что в итоге есть в решении:
- 5 алгоритмов упаковки (Weight-Aware, Extreme Points, LAFF, Corner Points, SFC)
- Проверка физических ограничений и поддержки
- 3D визуализация результатов в реальном времени (на картинке как раз она)
- Расчет эффективности использования пространства
- Анализ распределения веса
- Интерактивный веб-интерфейс на Streamlit
- Загрузка пользовательских коробок и выгрузка результатов
В общем, смотрите, ставьте звездочки и не ругайстесь, коли что не так)
Я на досуге немного поковырялся с оптимизацией 3-D укладки коробок. И решил наработки в open-source выложить, вдруг кому-то будет интересно поиграться с решением.
Сразу предупреждаю, в основном код написан Claude (мой вклад в рост энтропии интернета), но направлял его все-таки я сам (и местами подправлял код).
Что в итоге есть в решении:
- 5 алгоритмов упаковки (Weight-Aware, Extreme Points, LAFF, Corner Points, SFC)
- Проверка физических ограничений и поддержки
- 3D визуализация результатов в реальном времени (на картинке как раз она)
- Расчет эффективности использования пространства
- Анализ распределения веса
- Интерактивный веб-интерфейс на Streamlit
- Загрузка пользовательских коробок и выгрузка результатов
В общем, смотрите, ставьте звездочки и не ругайстесь, коли что не так)
#random
Год движется к своему завершению. Пора, полагаю, подвести итоги:
1. Дочка пошла в детский сад;
2. Канал подрос на ~200 человек (спасибо всем тем, кто меня читает!);
3. На работе очень плотно прошел год. Выступал, заставлял выступать других, писал материалы, ездил на конференции, преподавал. И даже немного успел поработать в процессе.
+ Посчитал количество внешних выступлений по нашему направлению. Вышло почти 1 раз в две недели (чуть реже, но близко);
4. Я наконец-то закончил курс по сценарному мастерству (осталось еще два, лол);
5. В первый раз выступил со стендапом. И еще попробовал себе в roast battle формате;
6. Написал приличное количество рассказов (просто так и для конкурсов), сценарий комикса (для конкурса), сценарий короткометражки. Напечатался в трех местах (правда, одна из публикаций - это стихи);
7. Прошел еще немного курсов по писательскому мастерству. Было про остросюжетную прозу, про стендап, сейчас начался курс про пьесы;
8. Остался жив и даже в своем уме. Что уже немало ;)
Год движется к своему завершению. Пора, полагаю, подвести итоги:
1. Дочка пошла в детский сад;
2. Канал подрос на ~200 человек (спасибо всем тем, кто меня читает!);
3. На работе очень плотно прошел год. Выступал, заставлял выступать других, писал материалы, ездил на конференции, преподавал. И даже немного успел поработать в процессе.
+ Посчитал количество внешних выступлений по нашему направлению. Вышло почти 1 раз в две недели (чуть реже, но близко);
4. Я наконец-то закончил курс по сценарному мастерству (осталось еще два, лол);
5. В первый раз выступил со стендапом. И еще попробовал себе в roast battle формате;
6. Написал приличное количество рассказов (просто так и для конкурсов), сценарий комикса (для конкурса), сценарий короткометражки. Напечатался в трех местах (правда, одна из публикаций - это стихи);
7. Прошел еще немного курсов по писательскому мастерству. Было про остросюжетную прозу, про стендап, сейчас начался курс про пьесы;
8. Остался жив и даже в своем уме. Что уже немало ;)
Думал поменять аватарку на что-то новое. Какой вариант вам нравится больше?
Какую аватарку взять? Нумерация по картинкам выше (слева-направо, сверху-вниз)
Котик 1 - 4
👍👍 5%
Котик 2 - 6
👍👍 8%
Котик 3 - 2
👍 3%
Котик 4 - 10
👍👍👍 13%
Котик 5 - 5
👍👍 6%
Котик 6 - 11
👍👍👍 14%
Оставь старого кота! - 40
👍👍👍👍👍👍👍👍 51%
👥 78 человек уже проголосовало.
Котик 1 - 4
👍👍 5%
Котик 2 - 6
👍👍 8%
Котик 3 - 2
👍 3%
Котик 4 - 10
👍👍👍 13%
Котик 5 - 5
👍👍 6%
Котик 6 - 11
👍👍👍 14%
Оставь старого кота! - 40
👍👍👍👍👍👍👍👍 51%
👥 78 человек уже проголосовало.