TGViewer
Лаборатория Датаиста Лаборатория Датаиста @dataist_lab · 170 subscribers
Post #105 139
DataFlow: PyTorch для дата инженеров в эпоху LLM

Качество работы нейросети напрямую зависит от того, на каких данных она обучена. Обычно при обучении нейросетей мы имеем кучу запутанных скриптов, в которых, например, сломалась фильтрация выборки и поплыли все метрики, а в каком месте и почему это произошло — мы уже не сыщем. В случаях, когда генерация данных делается самой LLM, — бардак становится особенно дорогим.

У инженеров появилась идея: а давайте напишем аналог PyTorch’а для дата-инженеров — для всего цикла работы с данными для обучения нейросетей.

Разбираемся, из чего состоит фреймворк DataFlow, как работает DataFlow-агент и почему сегодня это особенно актуально.

📜 Полный обзор
Telegraph DataFlow: PyTorch для дата инженеров в эпоху LLM Сложность обучения языковых моделей сейчас не столько в новых архитектурах, сколько в качестве данных. Их не всегда можно просто собрать, почистить и обучить нейросеть — нужно придумывать процессы, где данные можно синтезировать, валидировать, улучшать, выбрасывать…
  • 👍 3
More from @dataist_lab
  1. Sep 23, 2026Как самоулучшение ИИ-агента улучшает результаты и экономит токены ИИ-агент может стать зам…
  2. Sep 22, 2026Почему ИИ-агентам трудно работать с разными данными ИИ-агент может знать, где лежат данные…
  3. Sep 21, 2026Как ИИ-агентам экономить контекст и избегать сбоев ИИ-агент может хорошо писать код, но вс…
  4. Sep 20, 2026Как ИИ симулирует мысли пользователя Как научить ИИ понимать не только слова пользователя,…
  5. Sep 18, 2026Как ИИ помогает разрабатывать игры ИИ уже не только играет в игры, но и всё заметнее помог…
  6. Sep 16, 2026Как проверить, понимает ли ИИ-ассистент мотивы людей Может ли ИИ-советчик правда понимать,…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →