Впервые будущий киберспортсмен откалибровался на 3500 ММР. А потом нашёл сигнатурных героев и апнул рейтинг. В данный момент Алан занимает 14 место в европейском ладдера. Киберспортивная карьера Satanic началась в начале 2023 года. Тогда он представлял стак UltimateDota в рамках открытых квалификаций ко второму сезону DPC SEA. Однако команда провалилась и вскоре распалась. Примерно тогда же на Алана обратил внимание менеджер Team Spirit, который собирал чемпионский состав «драконов» Дмитрий Korb3n Белов. Он пригласил Satanic в его команду под названием Yellow Submarine. В разное время под этим тегом играли известные игроки, включая Ярослава Miposhka Найдёнова, Магомеда Collapse Халилова, Илью Yatoro Мулярчука и многих других. Алан принял приглашение Korb3n и осенью 2023 года стал керри Yellow Submarine. Около года команда играла на тир-2 уровне, и показывала средние результаты. The International 2024: Eastern Europe Closed Qualifier — 3 место. При этом сам Satanic особо не вникал в стратегии команды. Он просто играл и набирался опыта. Честно говоря, я наши стратегии не знаю.

Но собирание статистических сведений полицейским путем, конечно, не могло быть удовлетворительным. При сличении этих сведений за разные годы оказывается шаткость и произвольное то понижение, то повышение предъявляемых чисел. Так духоборцев и молокан в 1826 году показано 27 тысяч (мы приводим только круглые числа), а в 1827 г. 22 т., — на 5 т. меньше, хотя в это время не было значительных обращений к православию. Чрез десять лет, именно в 1837 г. показано еще менее, им. 20 т. хотя к духоборцам и молоканам причислены были здесь еще иконоборцы. Зато в 1841 году вдруг поднято число их до 29 т.; можно было бы подумать, что в небольшой промежуток между двумя этими годами произошло громадное совращение в духоборчество и молоканство; но в 1846 г. цифра снова упала на 21 т. и т. д. И помимо этой зыбкости статистических сведений числа эти не удовлетворяют нас тем больше, что духоборцы здесь идут в один счет с молоканами, тогда как для нас желательно было бы знать число одних лишь духоборцев.

Так Ollama всегда будет запущена и готова к работе. Мы используем провайдер ollama и название модели. Можно перечислить все модельки, которые вы хотите использовать, или оставить автодетект, и тогда их можно будет выбирать из всех, что вы скачали и установили. По настройкам всё — можно начинать пользоваться. Использовать Ollama можно несколькими способами. Запустить модель можно при помощи команды ollama run llama3. При этом мы перейдём в режим интерактивного чата: пишем свой вопрос и получаем ответ. Можно задавать вопросы в неинтерактивном режиме. Для этого передаём вопрос в качестве параметра ollama run llama3 ‘what is java? Также можно писать собственных агентов, общаясь с Ollama при помощи REST API. И, конечно же, можно использовать плагин в вашей любимой IDE. Он предоставляет окно чата, в которое можно вводить запросы. Теперь посмотрим в каких сценариях мы можем использовать Ollama? Например, я плохо помню формат запросов jq, и когда приходится с ним работать, я всё время читаю документацию.

Таким образом, LLM стали инструментом, который позволяет генерировать качественный контент в кратчайшие сроки. Перевод. LLM отлично справляются с задачами перевода текстов, а также способны выполнять более сложные задачи, такие как перевод на языки программирования. Примером здесь является модель Code Llama, которая может генерировать код на основе текстовых запросов. Недавние исследования показывают, что многие последние модели уже способны превосходить специализированные API, такие как Google Translate или DeepL, особенно на творческих текстах и редких языках. Это ускоряет процесс общения между людьми из разных стран и упрощает взаимопонимание. Резюмирование. Эффективное сокращение длинных документов, делая информацию доступнее и понятнее. Например, можно обобщить отчёт на 100 страниц в краткое изложение или выделить ключевые моменты из часовой видеозаписи. С использованием моделей вроде GPT-4о эта задача становится максимально простой: достаточно загрузить документ, и в ответ вы получите краткое резюме с основной информацией. Поиск. Поисковые системы на основе LLM значительно превосходят традиционные поисковые механизмы, основанные на ключевых словах.