Когда мы говорим о современных языковых моделях вроде GPT или Claude, легко забыть, что всё, что они знают — это текст, который они когда-то прочитали. А значит, всё, чего они не знают, остаётся за пределами их внимания. И вот тут появляется MCP — Model Context Protocol. Это способ «расширить сознание» модели, подключив её к живым данным, инструментам и действиям.

Эта статья отвечает на важные вопросы, которые возникают, когда ты впервые сталкиваешься с MCP:

• Что именно он делает?
• Чем он отличается от API?
• Как модель узнаёт, какие инструменты есть?
• Где лежат адреса, авторизация и прочее?
• Можно ли через MCP совершать не только запросы, но и действия?

(далее…)

При обучении моделей машинного обучения часто возникает вопрос: сколько эпох нужно? Когда модель уже «поняла» данные, а когда она начинает запоминать их слишком точно (то есть переобучаться)?

В этой статье:

• Что такое эпоха
• Как понять, что модель переобучается
• Сколько эпох нужно
• Как выбрать и настроить обучение правильно

---

Что такое эпоха

Эпоха — это один полный проход по всему обучающему набору данных.

Допустим, у вас есть 10 000 примеров, и вы обучаете модель с batch_size=100. Это значит, за одну эпоху модель увидит все примеры по 100 штук за раз — всего 100 шагов.

Когда эпох несколько, модель повторно видит одни и те же данные, чтобы «отточить» предсказания.

(далее…)

Большие языковые модели (LLM) часто требуют десятки гигабайт видеопамяти и мощные серверы для запуска и обучения. Квантование — это способ уменьшить объём модели и ускорить её работу, с минимальной потерей качества.

В этой статье:

• Что такое квантование
• Какие есть методы: GPTQ, GGUF, QLoRA
• Чем они отличаются
• Когда и как их применять

---

Что такое квантование

Квантование — это перевод весов модели из 32-битного формата (float32) в более компактные форматы: float16, int8, int4 и т. д.

Цель:

• уменьшить размер модели (в 2–8 раз)
• сократить использование VRAM
• ускорить инференс

Пример: модель в fp32 весит 13 ГБ, а в int4 — 3–4 ГБ.

(далее…)

Когда модель готова, важно не только её обучить, но и запустить эффективно, особенно если она используется в проде. Большие языковые модели (LLM) требуют особого подхода к инференсу — и тут приходят на помощь оптимизированные форматы и инференс-серверы.

---

Что нужно для продакшен-инференса

• Высокая скорость обработки запросов
• Эффективное использование GPU
• Поддержка большого числа одновременных пользователей
• Гибкость и переносимость модели

Обычный pipeline() из Hugging Face удобен, но не масштабируется. Для продакшена нужны другие инструменты.

(далее…)

Когда вы обучаете или используете модели машинного обучения и большие языковые модели (LLM), важно измерять их качество. Без метрик невозможно понять, стала ли модель лучше, хуже или осталась такой же.

В этой статье мы рассмотрим:

• Метрики для классификации
• Метрики для генерации текста
• Специальные бенчмарки для LLM
• Как и когда их применять

---

Классификация: accuracy, F1 и другие

Если модель должна выбрать правильный вариант ответа (например, категорию объявления), используются классические метрики:

• Accuracy — доля правильных ответов
• Precision — точность (насколько предсказанные метки действительно верные)
• Recall — полнота (насколько хорошо модель нашла все правильные ответы)
• F1-score — среднее между precision и recall

(далее…)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором большая языковая модель (LLM) получает не только сам вопрос, но и дополнительную информацию из базы знаний. Модель не «вспоминает» ответ из своей памяти, а «читает» найденный текст и отвечает на основе него.

---

Зачем нужен RAG

LLM не знает ничего о ваших внутренних документах, продуктах или инструкциях. Она может галлюцинировать — выдумывать ответы.

RAG позволяет использовать актуальные и точные данные:

• Вы передаёте в модель текст, найденный по запросу
• Модель отвечает с опорой на этот текст

---

Как работает RAG

1. Получаем вопрос от пользователя
2. Кодируем его в вектор (эмбеддинг)
3. Ищем похожие документы в базе (векторный поиск)
4. Склеиваем найденные тексты и добавляем к вопросу
5. Передаём всё это в LLM как prompt
6. Модель отвечает

(далее…)