---
language: ru
license: apache-2.0
tags:
  - PyTorch
  - Transformers
widget:
- text: >-
      <LM>Исправь, пожалуйста, ошибки распознавания речи в следующем тексте. краеугольным камнем любышь алгоритных машиного обучения является преждес его обобщающая способности тогда мы обучаем некоторую модель у нас есть обучающая выборка унаситькюмся ошибки и наша задачи сводится вообщем такомптиминационной задачи мы минимизируем в функцию ошибки по параметрам нашей модели на обучающие выбрать но на самом деле хотим там и не этого мы не обучающую ошибку хотим минимизировать
- text: >-
      <LM>Упрости, пожалуйста, следующий текст. Краеугольным камнем любых алгоритмов машинного обучения является, прежде всего, обобщающая способность. Когда мы обучаем некоторую модель, у нас есть обучающая выборка, у нас есть функция ошибки, и наша задача сводится, в общем-то, к оптимизационной задаче. Мы минимизируем функцию ошибки по параметрам нашей модели на обучающей выборке. Но на самом деле хотим-то мы не этого! Мы не обучающую ошибку хотим минимизировать.
- text: >-
      <LM>Выполни саммаризацию и выдели, пожалуйста, основную мысль следующего текста. Мы хотим минимизировать ошибку на тестовых данных. Это называется задачей оценки рисков. Представим, что у нас есть некоторый алгоритм машинного обучения, который мы хотим обучить на данных. У нас есть обучающая выборка, которая состоит из примеров, на которых мы обучаем алгоритм. Каждый пример имеет некоторое количество признаков и целевую переменную. Наша задача — найти параметры алгоритма, которые минимизируют ошибку на тестовых данных. Ошибка на тестовых данных возникает тогда, когда алгоритм неправильно классифицирует объекты тестовой выборки. Это может происходить по разным причинам. Например, если у нас недостаточно обучающих данных, то алгоритм может переобучиться и начать делать ошибки на новых данных. Или если алгоритм плохо настроен, то он может неправильно интерпретировать признаки и делать ошибки. Чтобы минимизировать ошибку на тестовых данных, мы можем использовать различные методы оптимизации, такие как градиентный спуск или стохастический градиентный спуск. Эти методы позволяют нам находить оптимальные значения параметров алгоритма, которые минимизируют ошибку на тестовых данных. Однако, важно понимать, что минимизация ошибки на тестовых данных не всегда является лучшей метрикой для оценки качества алгоритма. В некоторых случаях, например, при работе с большими объемами данных, может быть более подходящей метрикой точность или полнота. Поэтому важно выбирать подходящую метрику для оценки качества алгоритма в зависимости от конкретной задачи.
- text: >-
      <LM>Найди, пожалуйста, все именованные сущности типа "Местоположение" в следующем тексте и выпиши список таких сущностей. С. Ситников - уроженец Костромы, пользуется популярностью в области.
- text: >-
      <LM>Найди, пожалуйста, все именованные сущности типа "Человек" в следующем тексте и выпиши список таких сущностей. С. Ситников - уроженец Костромы, пользуется популярностью в области.
- text: >-
      <LM>Найди, пожалуйста, все именованные сущности типа "Организация" в следующем тексте и выпиши список таких сущностей. Окончил Костромской государственный педагогический институт по специальности "учитель истории и обществоведения, методист воспитательной работы".
- text: >-
      <LM>Опишите процесс фотосинтеза.
- text: >-
      <LM>Дополни предложение правильной формой глагола: "Я ... (писать) письмо уже час."
---