Почему большие языковые модели иногда уверенно выдают за правду то, чего на самом деле нет? Чем работа с текстами в AI отличается от привычного анализа языка? И можно ли прийти в NLP из филологии, перевода или лингвистики?
Мы запускаем новый проект о NLP — обработке естественного языка. Это область на стыке лингвистики, программирования и машинного обучения, благодаря которой работают машинный перевод, поиск, голосовые помощники, чат-боты и большие языковые модели.
На одной странице собраны материалы для тех, кто только начинает разбираться в языковых технологиях: студентов и выпускников филологических факультетов, людей с гуманитарным или междисциплинарным бэкграундом.
Вы узнаете, какие роли существуют в NLP: от разметки и подготовки данных до оценки качества моделей, AI-тренинга, исследований и разработки. Мы расскажем, почему понимание смысла, контекста, стиля и языковых ошибок остается важным в эпоху LLM, а также как гуманитарию превратить курсовую или диплом в исследовательский проект на GitHub.
Отдельные материалы посвящены тому, что обычно кажется сложным: математике, машинному обучению и тому, как модель проходит путь от обучения до работы в продукте. Вы сможете разобраться, какой технический минимум нужен на старте, а также узнать об образовательных программах по компьютерной лингвистике, машинному обучению и искусственному интеллекту.
Подробнее — на странице проекта.
«Системный Блокъ» @sysblok
