Готовы проверить свои знания в AI и ML? Попробуйте решить кроссворд и выиграть мерч Selectel

Привет, Хабр! На связи команда Selectel. Старожилы наверняка помнят ИT-кроссворд, который мы проводили в 2023 и 2024 годах. Тогда в течение нескольких дней вы отвечали на сотни вопросов и боролись за призы. Пришло время повторить онлайн-соревнование и провести третий сезон ИТ-кроссворда . Все вопросы в этом году объединены одной темой — AI и ML. Но не переживайте, если не разбираетесь глубоко в этих направлениях: задания будут разной сложности, а каждая рубрика посвящена отдельной подтеме. В этот раз вас ждут более 100 вопросов о моделях ИИ, истории AI и ML, безопасности и железе для ML-инфраструктуры. Под катом — краткие правила участия и вопросы первой рубрики. Знатоки, которые наберут за ответы наибольшее количество баллов, получат эксклюзивный мерч Selectel и бонусы на аренду серверов. Не успели зарегистрироваться? Ничего страшного: впереди еще три рубрики и три отдельные призовые номинации — не считая главного победителя. Зарегистрироваться → Как принять участие 1. Зарегистрируйтесь, если не сделали этого ранее Перейдите на страницу регистрации , оставьте свою почту, имя и логин профиля на Хабре. В течение пары часов на почту придет персональная ссылка , по которой вы сможете отвечать на вопросы. 2. Ответьте на вопросы ИТ-кроссворд проходит четыре дня: 6, 7, 8 и 9 июля. Каждый день в 12:00 добавляем в эту публикацию вопросы по новым направлениям. Можно участвовать как в отдельных рубриках, так и во всех сразу — ограничений нет. Учтите, что нельзя стать призером или победителем в категории более одного раза. Но баллы будут учитываться в общем зачете. 3. Дождитесь результатов Если вы набрали достаточно баллов и стали призером или победителем, мы с вами свяжемся и отправим призы. Кроссворд №1. Модели и все, что с ними связано [06.07] Номер вопроса Вопрос Баллов за верный ответ 1 Механизм, позволяющий модели динамически фокусироваться на наиболее важных частях входной последовательности при обработке языка. 1 2 Графовая структура модели машинного обучения, принимающая решения путем последовательных проверок логических условий. 1 3 Математическая модель, принцип работы которой вдохновлен устройством биологического мозга. 1 4 Набор данных, используемый для тренировки или тестирования алгоритма. 1 5 Флагманская мультимодальная модель от корпорации Google. 1 6 Инновационная генеративная нейросеть от создателей ChatGPT, способная создавать реалистичные видеоролики по текстовому описанию. 1 7 Управляющий параметр при генерации, определяющий степень случайности ответов модели. 3 8 Архитектура, состоящая из кодировщика и декодировщика, часто применяемая для сжатия данных и подавления шума. 3 9 Какое млекопитающее изображено на логотипе популярной LLM из Китая? 1 10 Известная французская компания и одноименная языковая модель с открытыми весами. 2 11 Совокупность методов, добавляющих штрафы к функции потерь, чтобы сделать модель более устойчивой к шуму. 2 12 Полезные свойства и характеристики данных, которые извлекаются для подачи на вход алгоритму. 1 13 Популярная задача для текстовых моделей, заключающаяся в создании краткого пересказа длинного документа. 3 14 Процесс запуска и работы уже обученной модели, когда она делает предсказания на новых, ранее не виданных данных. 1 15 Популярная архитектура сверточной нейросети для сегментации изображений, форма которой напоминает букву латинского алфавита. 2 16 Окно памяти языковой модели, определяющее максимальный объем текста, который она способна учитывать при генерации. 1 17 Заданная метка или категория, которую предсказывает классификатор для входящего объекта. 2 18 Математический алгоритм, который вычисляет и применяет обновления весов модели в процессе ее обучения. 1 19 Вектор, указывающий направление наискорейшего возрастания функции потерь, который вычисляется для обновления весов сети. 2 20 Процесс адаптации уже натренированной большой языковой модели под конкретную узкую задачу с новыми данными. 1 21 Семейство продвинутых языковых моделей от компании Anthropic, известное своим огромным окном контекста. 1 22 Внутренние числовые параметры связей между искусственными нейронами, которые корректируются при обучении. 1 23 Революционная архитектура сверточных сетей, использующая остаточные связи для решения проблемы затухающего градиента. 2 24 Математическая функция в нейроне, определяющая его итоговый выходной сигнал. 1 25 Порция данных, обрабатываемая моделью за один шаг обновления весов для оптимизации памяти. 2 26 Первая модель искусственного интеллекта от компании DeepMind, которая совершила прорыв, победив чемпиона мира в настольную стратегическую игру. 2 27 Настраиваемые переменные внутри модели, количество которых в современных LLM измеряется миллиардами. 1 28 Тип генеративных моделей изображений, процесс работы которых основан на пошаговом удалении математического шума. 3 29 Операция в сверточных нейросетях, предназначенная для уменьшения размерности карт признаков (субдискретизация). 2 30 Один полный проход алгоритма обучения по всему тренировочному набору данных. 2 31 Ситуация, когда модель слишком сильно подстраивается под тренировочные данные и теряет способность к обобщению. 1 32 Совокупность нескольких различных моделей, чьи предсказания объединяются для получения более точного результата. 2 33 Входной текстовый запрос пользователя, направляющий генерацию ответа. 1 34 Базовая единица текста, на которые языковая модель разбивает входные данные для математической обработки. 1 35 Архитектура нейросетей, основанная на механизме внимания, ставшая стандартом для обработки естественного языка. 2 ⭐ Экстра-вопрос, будет опубликован в 14:00 в комментариях 5 ⭐ Экстра-вопрос, будет опубликован в 15:30 в комментариях 5 ⭐ Экстра-вопрос, будет опубликован в случайное время в комментариях 5 Что нужно знать Все ответы — на русском языке. При этом в кроссворде встречаются англицизмы. Пример: staging → стейджинг. По умолчанию ответы записываем в именительном падеже. Но при выборе формы ориентируйтесь на контекст: где-то лучше подойдет единственное число, где-то — множественное. Прилагательные также встречаются и по умолчанию склоняются под именительный падеж. Если ответом является историческая личность, вписывайте фамилию. Если в ответе есть дефис, пропустите его при записи и запишите слова слитно. Вместо «ё» пишите «е». В англицизмах буквы «э» и «е» считаются равнозначными. Например, и «кеш», и «кэш» будут приняты как правильный ответ с первой попытки. Главное — без опечаток: варианты вроде «киш» или «куш» не засчитываются. Важно. На каждый вопрос дается не более пяти попыток. Хорошей игры!