Директора по искусственному интеллекту в Т-Банке

Какие методы алаймента и допретрена мы используем для задач автоматизации саппорта

Никита Сурначев, Т-Банк

И описание доклада

Разберу, зачем нужна внутренняя AutoML-платформа и как устроен сервинг NLU- и LLM-моделей

Алексей Зеленцов, Т-Банк

Поговорю о трех типах претрейн-данных: коде, математике и QA. Покажу, как мы улучшаем код за счет Instruction Reversal, генерируем задачи с достоверными на 100% ответами по математике и создаем разнообразные Q&A-пары на основе текстов из интернета

Дмитрий Козлов, Сбер

Расскажу, зачем строить собственные LLM, когда существует множество открытых моделей, и как не конкурировать с OpenSource, а строить поверх него. Покажу эксперименты с Reasoning LLM и способы улучшать открытые LLM на внутренних prompting-задачах

Анатолий Потапов, Т-Банк

Предложу обсудить архитектуру и стек моделей, нарисую архитектуру современных RAG-систем и расставлю там все нужные модели. Расскажу, как устроена сквозная оптимизация моделей в RAG и как настраивать ее под единую метрику, а еще — зачем нужны агенты в RAG и как их применять

Всеволод Викулин, Яндекс 

Разберу, как применять LLM для генерации музыкальных плейлистов по свободно сформулированным текстовым запросам. Рассмотрю архитектуру решения, сложности интерпретации описаний и оценку качества результата

Ринат Муллахметов, Звук