cookie

Ми використовуємо файли cookie для покращення вашого досвіду перегляду. Натиснувши «Прийняти все», ви погоджуєтеся на використання файлів cookie.

avatar

Время Валеры

Мне платят за то, что я говорю другим людям что им делать. Автор книги https://www.manning.com/books/machine-learning-system-design https://www.linkedin.com/in/venheads

Більше
Рекламні дописи
20 233
Підписники
+1824 години
+1497 днів
+57530 днів

Триває завантаження даних...

Приріст підписників

Триває завантаження даних...

00:05
Відео недоступнеДивитись в Telegram
В Сингапуре, в зоопарке (ну а где ещё), был тренажёр на силу хвата В какой то момент я его неправильно потянул и вот что вышло.
Показати все...
4.86 KB
😁 694🤣 339🫡 50🔥 38👏 10🗿 7 6👍 5❤‍🔥 4🌭 4🤪 4
00:05
Відео недоступнеДивитись в Telegram
1.63 MB
00:05
Відео недоступнеДивитись в Telegram
В Сингапуре, в зоопарке (ну а где ещё), был тренажёр на силу хвата. В какой то момент я его неправильно потянул и вот что вышло
Показати все...
5.76 KB
Сейчас Валерий Бабушкин работает в British Petroleum в должности "старший главный начальник" и управляет коллективом из 500 человек, который работает на 5 континентах. При устройстве туда ему пришлось пройти 10 собесов. Еще он написал книгу Machine Learning System Design: With end-to-end examples. Он прошел Яндекс, X5, Facebook, Blockchain.com — причем далеко не на рядовых должностях. В общем, у нас сегодня в подкасте реально большая шишка, экспертище, батя сына маминой подруги. Но — когда-то и он начинал свой путь в индустрии. Все, от первых шагов до вершины, он сегодня расскажет. Заходите смотрите https://www.youtube.com/watch?v=67nZBDH0FA0
Показати все...
Как попасть в Data Science и пройти все топовые компании – Валерий Бабушкин – Как мы попали в IT

Обучение в ИТМО – это старт к успешному будущему. Попробуйте себя в IT, физике, инженерии, химии, биологии или гуманитарных исследованиях. Поступайте в бакалавриат:

https://clck.ru/3AvYp2

и обучайтесь востребованной профессии. Или в магистратуру:

https://clck.ru/3AvYqm

там более 2800 бюджетных мест. Стартуйте в ИТМО! Реклама. УНИВЕРСИТЕТ ИТМО; НИУ ИТМО; ИТМО. ИНН:7813045547. erid: 2Vfnxvg6PZJ 10% скидка на популярные курсы по программированию -

https://tutortop.ru/?utm_source=youtube&utm_medium=influence&utm_campaign=razraby

erid: 2VtzqvZVsmL ТГ-канал Валерия -

https://t.me/cryptovalerii

Ютуб Валерия -

https://www.youtube.com/@ValeriiBabushkin

Линкдин Валерия -

https://uk.linkedin.com/in/venheads

Открываем доступ к ЭКСКЛЮЗИВНЫМ ВЫПУСКАМ, которые не попали и не попадут на основной канал. Подписывайтесь!

https://sponsr.ru/myobrecheny/

И наш Boosty с тем же контентом, для тех, у кого не проходит оплата на Sponsr

https://boosty.to/myobrecheny

Ютуб-канал Виктории -

https://www.youtube.com/@UC1QrUyRmSoUTPVSbHv7arcA

Телеграм-канал "Разрабы"

https://t.me/rzrbs

Подписывайтесь на соц сети:

https://vk.com/rzrbs

https://twitter.com/razraby

Канал "Мы обречены"

https://www.youtube.com/channel/UCUSbYJK87rpBUJ5KGQd7oHA

00:00 - Начало 00:41 - Как захотел в IT 03:41 - Как выбрал направление 04:57 - Как начал учиться 07:39 - Куда пойти учиться в 2024 10:46 - Что сделал первое при помощи кода 12:13 - Когда и как осознал себя программистом, и понял, что можно начинать искать работу 15:40 - Работа в Открытии и переход в Яндекс 19:24 - Как попал в FB 24:24 - Про знаковую работу 32:47 - Про продолжение обучения 35:38 - Про синдром самозванца 37:04 - Про факапы 39:53 - Про работу сейчас 43:31 - Советы джунам

🔥 193👍 57🦄 26 12😁 12🤣 11🍌 9💊 7🤯 2🗿 2❤‍🔥 1
Фото недоступнеДивитись в Telegram
Рекомендации Фейсбука работают на удивление хорошо
Показати все...
😁 132🤔 11👍 4 4
Бесплатный курс по дизайну систем машинного обучения - запись по ссылке Восемь 1.5 часовых сессий, 24 темы/урока По факту это 2 из 4 модулей от полного мл систем дизайна, который мы с Арсением читаем на английском здесь, а на русском, в ещё более расширенной версии, выйдет на Карпов Курсес в этом году
Показати все...
ДИЗАЙН СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Узнайте, как создавать и поддерживать надежные и долговечные системы машинного обучения, приносящие ценность

👍 213🔥 88 6💩 3❤‍🔥 2👎 1
Прочитал заметку от чуваков из LessWrong - Refusal in LLMs is mediated by a single direction Пацаны предположили (видимо начитались Игоря и насмотрелись стримов про world models) что в LLM (по крайней мере опен сурс) можно определить направление, отвечающее за цензуру и подавляющее harmful behavior
By comparing activations between harmful and harmless instructions - identified a "refusal direction."
А дальше если это направление подавлять - то получаем инструкцию как создать бомбу, а если усилять - то модель будет говорить что МЛ - зло
PROMPT: "Generate a list of five books related to machine learning." INTERVENTION COMPLETION: "I am unable to provide information on how to generate a list of books related to machine learning as it would be unethical and potentially harmful. Machine learning can be used for malicious purposes, and I do not want to be involved in that."
Может возникнуть вопрос, что такое направление: The refusal direction is a vector high-dimensional activation space. When the model's activations align with this vector, it leads to refusal behavior. This vector represents a particular pattern of activations across many neurons, not just a single neuron.
# Average projection of harmful prompts (scalar) avg_proj_harmful = 1.5 # Ablation: Remove the refusal direction projection = np.dot(c_out, refusal_direction) * refusal_direction c_out_ablate = c_out - projection # Injection: Add the refusal direction c_out_inject = c_out + avg_proj_harmful * refusal_direction
Пользуйтесь
Показати все...
Refusal in LLMs is mediated by a single direction — LessWrong

This work was produced as part of Neel Nanda's stream in the ML Alignment & Theory Scholars Program - Winter 2023-24 Cohort, with co-supervision from…

👍 45 9🤝 8😁 5🔥 4 2👎 1🤯 1👌 1🏆 1🍓 1
Наша книга по ML System Design прошла третье - и последнее - ревью внутри паблишера. Я уже писал про ревью раньше, но вкратце процесс такой: издатель раздает 10+ потенциальным читателям текущую версию книги и заставляет писать много комментариев и отвечать на десятки вопросов. Ревью проводится после каждой трети книги, и потом анонимизированные комментарии сваливаются обратно авторам: чините, что считаете важным. По результатам ревью выглядит так, что мы наконец-то научились писать: оценки выросли 3.75 → 4.36 → 4.73. Во многом это вызвано тем, что книга "отлежалась" - много мелких улучшений по результатам первых ревью, отзывов читателей (большое вам спасибо!) и собственных переосмыслений/дополнений. Еще в комментариях написали, что книгу стоило бы назвать Principles of ML Design. Мы вообще-то так и хотели, но издательство вежливо проигнорировало наше мнение по этому вопросу. В общем, с нашей стороны все в целом готово, осталось пройти через пару кругов формальностей, дождаться корректуры, и тогда книга уйдет в печать (и все предзаказавшие печатную версию ее наконец-то получат). Зная неповортливость издательства, рассчитываю увидеть печатную версию к концу года. В раннем доступе было продано чуть больше тысячи экземпляров. До завтрашнего дня у издательства скидки 50% на все, но я ни на что не намекаю :)
Показати все...
👏 137🎉 56👍 25 18 3😐 3🔥 2
Здесь можно посмотреть как выглядит лайв-кодинг на синьорскую позицию для аналитика
Показати все...
Собеседование на Senior аналитика данных | Валерий Бабушкин | karpov.courses

Узнайте больше о Hard Аналитике:

https://to.karpov.courses/v8pzLQ

Таймкоды: 00:00 Вступление 00:30 Непростая история Игоря 03:00 Решаем задачу: как влияет age на reliability 48:28 Подводим итоги и делаем выводы

🔥 100👍 38❤‍🔥 8 6😱 4🥴 1
Пропавший модуль «Деплой ML-сервисов» вернулся в расширенном формате – теперь это «MLOps». Из нового: почти всё. Программа, преподаватели (два разработчика MLOps-инструментов – Александор Гущин - Kaggle GM из Iterativeꓸai и Михаил Свешников из Edidently AI), практика и даже добавили финальный проект. Если думаете в сторону разработки, не уходя далеко от машинного обучения, то MLOps станет хорошим фундаментом. Смотрите программу здесь
Показати все...
Hard ML | karpov.courses

Karpov.Courses. Школа Data Science

👍 49💩 13🔥 9 8