{"id":334740,"date":"2022-06-20T15:00:15","date_gmt":"2022-06-20T15:00:15","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=334740"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=334740","title":{"rendered":"<span>\u042f \u0443\u0435\u0434\u0443 \u0436\u0438\u0442\u044c \u0432 \u041b\u0435\u0439\u043d\u0432\u0443\u0434. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 GPT<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/bdc\/a3c\/cb4\/bdca3ccb490e9c93f53f7a57d1ae650f.jpg\" alt=\"\u0424\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434. \u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e.\" title=\"\u0424\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434. \u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e.\" width=\"3072\" height=\"1536\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bdc\/a3c\/cb4\/bdca3ccb490e9c93f53f7a57d1ae650f.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption>\u0424\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434. \u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 (\u043f\u0440\u044f\u043c \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0432 \u0418\u043a\u0435\u0435). \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043e\u043a \u043d\u0435\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041b\u0443\u043c\u0431\u0435\u0440\u0433, \u0421\u0435\u0444, \u0425\u0438\u0440\u043d\u043e\u0432, \u0411\u0438\u043d\u043b\u0438, \u041b\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439, \u041d\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u0440\u0441\u043a, \u0421\u0430\u043d\u0442-\u0413\u0443\u043c\u0438\u0442, \u0425\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d, \u0413\u043e\u043b\u0442\u043e\u043d \u0438 \u041e\u0433\u043e\u043b\u0435\u043d\u0434<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0418 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0418\u043d\u0435\u043b\u0430, \u041a\u0430\u0438\u0441\u044c\u044f, \u0413\u0430\u043d\u043d\u043e\u0440\u0430, \u0426\u0435\u043b\u0438\u044f, \u0422\u0430\u0440\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430, \u041b\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430, \u0424\u0435\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430, \u041e\u043b\u0438\u0437\u0430, \u041d\u0443\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u0420\u043e\u0441\u043b\u0438\u0431\u0430<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0438\u043c, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (<strong>NLP<\/strong>). \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (\u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435), \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Natural-language_understanding\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NLU<\/a>), \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u0438\u0445\u043e\u0432, \u2014 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/sberdevices\/blog\/660717\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a>) \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0422\u0435\u043c\u0430 \u044d\u0442\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0430\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044f \u0434\u0430\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435. \u0410 \u0442\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 &#171;\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c&#187;, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0441\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c makemore \u043e\u0442 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 (\u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0432 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0435 <a href=\"https:\/\/t.me\/doomgrad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439<\/a>), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043d \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434. \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0418\u0418 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0440\u043e\u0434 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0438\u0433\u0440\u0443\u0448\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e<\/a>, \u0442\u0430\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<h2>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0434\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f Python \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 PyTorch. \u0415\u0441\u043b\u0438 python \u043d\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d, \u0442\u043e <a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e<\/a>. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c pytorch:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> pip install torch<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\/makemore\/blob\/master\/makemore.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 <\/a>\u043a \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440, \u043a\u043b\u0430\u0434\u0435\u043c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d, \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443. \u042f\u0437\u044b\u043a \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0432\u0430\u0436\u0435\u043d, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432. \u041d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432, \u0442\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0438\u0440\u0438\u043b\u043b\u0438\u0446\u0435. <\/p>\n<p>\u042f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0445, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0442\u0435\u043c\u0443. \u0416\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447. <a href=\"https:\/\/disk.yandex.ru\/d\/EsWqaMHpWdbGmw\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0413\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430<\/a>, <a href=\"https:\/\/disk.yandex.ru\/d\/vU_MpBbintKcrQ\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0436\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code>$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043a \u043d\u0430\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0443\u0442 \u0441\u044b\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">number of examples in the dataset: 10929 max word length: 27 number of unique characters in the vocabulary: 67 vocabulary: \u00a0-.`\u0401\u0410\u0411\u0412\u0413\u0414\u0415\u0416\u0417\u0418\u0419\u041a\u041b\u041c\u041d\u041e\u041f\u0420\u0421\u0422\u0423\u0424\u0425\u0426\u0427\u0428\u0429\u042d\u042e\u042f\u0430\u0431\u0432\u0433\u0434\u0435\u0436\u0437\u0438\u0439\u043a\u043b\u043c\u043d\u043e\u043f\u0440\u0441\u0442\u0443\u0444\u0445\u0446\u0447\u0448\u0449\u044a\u044b\u044c\u044d\u044e\u044f\u0451 number of parameters: 210560  ...  step 0 | loss 2.0676 | step time 3280.48ms step 10 | loss 2.1383 | step time 56.45ms step 20 | loss 2.3182 | step time 55.55ms step 30 | loss 2.1130 | step time 57.24ms step 40 | loss 2.2769 | step time 55.46ms step 50 | loss 2.2236 | step time 56.27ms step 60 | loss 2.1755 | step time 59.49ms  ...<\/code><\/pre>\n<pre><code>10 samples that are new:  \u0415\u0440\u043c\u044b\u0448\u044b\u0435\u0432\u043a\u0430 \u0422\u0430\u0440\u0435\u043f \u041b\u0430-\u041a\u043e\u043d\u043a\u043e\u0432\u043e \u0413\u043e\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u041a\u0440\u0437\u0443\u0441\u0442\u043e \u0421\u044b\u0440\u0435\u0432\u043a\u0430 \u0411\u0430\u043d\u0433\u0440\u0443\u0443 \u0411\u0430\u043b\u043c\u0430\u043d\u0430\u0443\u043d\u043d\u0442\u0438 \u0413\u043e\u043b\u0442\u043e\u043d \u042e\u0440\u0447\u0443\u0430\u043d<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code>$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities --samples-only<\/code><\/pre>\n<pre><code>50 samples that are new:  \u0420\u0438\u0440\u0438\u043a\u0430 \u041c\u0435\u0438\u043c\u0441\u0432\u0438\u043b\u043b \u0414\u0430\u043d\u0430-\u0413\u0430\u043f \u0422\u0430\u0447\u044c\u044f\u043a\u0438\u043d \u041d\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430 \u0410\u0441\u0441\u0435\u0440-\u041a\u0443\u0439\u043d \u0421\u0432\u0438\u0442\u043b\u0430\u0443\u043c \u041c\u0438\u0442\u0441\u0443 \u0411\u0430\u0440\u0433\u0438\u0441\u0438 \u0428\u0438\u0432\u0435\u0440 \u0412\u0435\u043d\u043d\u0438\u044f \u0411\u0439\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0433\u043e\u0440\u0434 \u0425\u0438\u0440\u0430\u0432\u0430 \u0425\u0430\u043b\u043b\u044b \u0422\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a \u041c\u0443\u0434\u0434\u0435\u043b\u0436\u043e\u043d \u0428\u044e\u0438\u0445\u0430\u0442\u0430\u0439 \u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0430\u0440\u0441\u043a\u0430\u044f \u0421\u0432\u0430\u0440\u043a\u043e\u0444\u0435\u0442\u043e\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0425\u043e\u0440\u0432\u0438\u043e\u043d \u0421\u0442\u043e\u043c\u0435\u0441\u0435-\u041a\u043b\u0438\u043d\u0433\u043b\u0438\u0434 \u0421\u0435\u043d \u0424\u043e\u0440\u0442\u0438\u043d\u0433\u0442\u0430\u043c \u0411\u0438\u0432\u043b\u0435 \u0420\u044f\u0441\u043b\u044f\u043d\u0434-\u0421\u0438\u0442\u0438\u0442\u0443 \u0411\u0430\u043c\u0431\u043e\u0440\u043e<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0440\u0443\u0442\u043e. \u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?<\/p>\n<h2>\u041d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043d\u0438\u0436\u0435<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0435 <strong>-o<\/strong> (<em>cities<\/em>), \u0442\u043e \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b model.pt \u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b events.*, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 TensorBoard&#8217;\u0430. \u041f\u043e \u043d\u0438\u043c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435-\u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e, \u0442\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/195\/f32\/6f4\/195f326f4cdc595e331ad523318ac67b.png\" width=\"867\" height=\"350\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/195\/f32\/6f4\/195f326f4cdc595e331ad523318ac67b.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a &#171;super hackable&#187;, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class GPTConfig:     # size of the model     n_layer: int = 4     n_head: int = 4     n_embd: int = 64     vocab_size: int = None     block_size: int = None     # regularization     embd_pdrop: float = 0.1     resid_pdrop:float = 0.1     attn_pdrop:float = 0.1  class TrainConfig:     # optimization parameters     learning_rate: float = 5e-4     weight_decay: float = 0.1 # only applied on matmul weights     betas: List[float] = (0.9, 0.99)  class GPT(nn.Module):     \"\"\" the full GPT language model, with a context size of block_size \"\"\" ...<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (GPT), \u0438 \u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f (\u043f\u043e-\u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ~200k \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043c\u0430\u043b\u044e\u0442\u043a\u0443 \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b), \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c, \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b (\u043e\u043d \u0436\u0435 train loop). \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 train loop&#8217;\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u0441\u044f &#171;\u043c\u0430\u0433\u0438\u044f&#187;, \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 (loss), \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b (\u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, &#171;\u0432 \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f&#187; \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438), \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0448\u0430\u0433 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code>while True:     ...     batch = [t.to(args.device) for t in batch]     X, Y = batch     # feed into the model     logits, loss = model(X, Y)     # calculate the gradient, clip it, update the weights     model.zero_grad(set_to_none=True)     loss.backward()     torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)     optimizer.step()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430). \u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439, \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 500 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Tesla \u043f\u043e \u0418\u0418 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f \u0441 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u0435\u0434\u0443 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e \u043f\u0440\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0418\u0418 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c. <a href=\"https:\/\/t.me\/doomgrad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u044e<\/a> \u0432\u0430\u0441 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\/makemore\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u043f\u0430 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 \u043d\u0430 GitHub.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/490842\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GPT-2 \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u0445<\/a> \u2014 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0414\u0436\u0435\u044f \u0410\u043b\u0430\u043c\u043c\u0430\u0440\u0430.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/599673\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GPT \u0434\u043b\u044f \u0447\u0430\u0439\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438.<\/p>\n<p>?\ufe0f <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/cointegrated\/posts\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0411\u043b\u043e\u0433 \u0414\u0430\u0432\u0438\u0434\u0430 \u0414\u0430\u043b\u0435<\/a> \u2014 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 NLP.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/gpt3demo.com\/apps\/openai-gpt-3-playground\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GPT-3 Playground<\/a> \u2014\u0442\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e GPT-3 \u043e\u0442 OpenAI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442, \u0442\u043e \u0432\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0435\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0441\u0438\u043b\u0443 \u0435\u0451 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/metaseq\/tree\/main\/projects\/OPT\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">OPT. GPT \u043e\u0442 Meta<\/a> \u2014 \u0430 \u0442\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0441\u0435\u0442\u0438 GPT \u043d\u0430 30 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (!). \u0418 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c A100 \u043d\u0430 80Gb.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/ods.ai\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e ODS<\/a> \u2014 \u043d\u0443 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0436\u0435\u043b\u044e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e DS, ML \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u044b\u043c \u0430\u0431\u0431\u0440\u0435\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ods\/blog\/669990\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">DIY. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0434\u0430\u0440\u043e\u043c<\/a> \u2014 \u0442\u0443\u0442 \u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b NLP \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043d\u0438\u0433, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043a\u043b\u0451\u0432\u043e.<\/p>\n<p>\u26a1 <a href=\"https:\/\/t.me\/doomgrad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439<\/a> \u2014 \u043c\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0432 DS.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/672434\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/672434\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0424\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434. \u041d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0440\u0430\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 (\u043f\u0440\u044f\u043c \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b \u0432 \u0418\u043a\u0435\u0435). \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043e\u043a \u043d\u0435\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u041b\u0443\u043c\u0431\u0435\u0440\u0433, \u0421\u0435\u0444, \u0425\u0438\u0440\u043d\u043e\u0432, \u0411\u0438\u043d\u043b\u0438, \u041b\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439, \u041d\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u0440\u0441\u043a, \u0421\u0430\u043d\u0442-\u0413\u0443\u043c\u0438\u0442, \u0425\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d, \u0413\u043e\u043b\u0442\u043e\u043d \u0438 \u041e\u0433\u043e\u043b\u0435\u043d\u0434<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0418 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438 \u0438\u043c\u0435\u043d:<\/p>\n<blockquote>\n<p>\u0418\u043d\u0435\u043b\u0430, \u041a\u0430\u0438\u0441\u044c\u044f, \u0413\u0430\u043d\u043d\u043e\u0440\u0430, \u0426\u0435\u043b\u0438\u044f, \u0422\u0430\u0440\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430, \u041b\u0435\u043b\u0435\u043d\u0430, \u0424\u0435\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430, \u041e\u043b\u0438\u0437\u0430, \u041d\u0443\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u0420\u043e\u0441\u043b\u0438\u0431\u0430<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u043e\u0432, \u0445\u043e\u0442\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0438\u043c, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439. \u042d\u0442\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (<strong>NLP<\/strong>). \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (\u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u044e\u043c\u0435), \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Natural-language_understanding\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NLU<\/a>), \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043d\u043e-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441\u0442\u0438\u0445\u043e\u0432, \u2014 \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/sberdevices\/blog\/660717\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/a>) \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0422\u0435\u043c\u0430 \u044d\u0442\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0430\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044f \u0434\u0430\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u043e\u0433\u043b\u0443\u0431\u0436\u0435. \u0410 \u0442\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 &#171;\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c&#187;, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0441\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c makemore \u043e\u0442 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 (\u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0432 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0435 <a href=\"https:\/\/t.me\/doomgrad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439<\/a>), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043d \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434. \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0418\u0418 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0440\u043e\u0434 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0438\u0433\u0440\u0443\u0448\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e<\/a>, \u0442\u0430\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<h2>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u0434\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f Python \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 PyTorch. \u0415\u0441\u043b\u0438 python \u043d\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d, \u0442\u043e <a href=\"https:\/\/www.python.org\/downloads\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e<\/a>. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c pytorch:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"> pip install torch<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\/makemore\/blob\/master\/makemore.py\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 <\/a>\u043a \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440, \u043a\u043b\u0430\u0434\u0435\u043c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d, \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443. \u042f\u0437\u044b\u043a \u0442\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0432\u0430\u0436\u0435\u043d, \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432. \u041d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432, \u0442\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0438\u0440\u0438\u043b\u043b\u0438\u0446\u0435. <\/p>\n<p>\u042f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0445, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0442\u0435\u043c\u0443. \u0416\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447. <a href=\"https:\/\/disk.yandex.ru\/d\/EsWqaMHpWdbGmw\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0413\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430<\/a>, <a href=\"https:\/\/disk.yandex.ru\/d\/vU_MpBbintKcrQ\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0436\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code>$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u043a \u043d\u0430\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0443\u0442 \u0441\u044b\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0442\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">number of examples in the dataset: 10929 max word length: 27 number of unique characters in the vocabulary: 67 vocabulary: \u00a0-.`\u0401\u0410\u0411\u0412\u0413\u0414\u0415\u0416\u0417\u0418\u0419\u041a\u041b\u041c\u041d\u041e\u041f\u0420\u0421\u0422\u0423\u0424\u0425\u0426\u0427\u0428\u0429\u042d\u042e\u042f\u0430\u0431\u0432\u0433\u0434\u0435\u0436\u0437\u0438\u0439\u043a\u043b\u043c\u043d\u043e\u043f\u0440\u0441\u0442\u0443\u0444\u0445\u0446\u0447\u0448\u0449\u044a\u044b\u044c\u044d\u044e\u044f\u0451 number of parameters: 210560  ...  step 0 | loss 2.0676 | step time 3280.48ms step 10 | loss 2.1383 | step time 56.45ms step 20 | loss 2.3182 | step time 55.55ms step 30 | loss 2.1130 | step time 57.24ms step 40 | loss 2.2769 | step time 55.46ms step 50 | loss 2.2236 | step time 56.27ms step 60 | loss 2.1755 | step time 59.49ms  ...<\/code><\/pre>\n<pre><code>10 samples that are new:  \u0415\u0440\u043c\u044b\u0448\u044b\u0435\u0432\u043a\u0430 \u0422\u0430\u0440\u0435\u043f \u041b\u0430-\u041a\u043e\u043d\u043a\u043e\u0432\u043e \u0413\u043e\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u041a\u0440\u0437\u0443\u0441\u0442\u043e \u0421\u044b\u0440\u0435\u0432\u043a\u0430 \u0411\u0430\u043d\u0433\u0440\u0443\u0443 \u0411\u0430\u043b\u043c\u0430\u043d\u0430\u0443\u043d\u043d\u0442\u0438 \u0413\u043e\u043b\u0442\u043e\u043d \u042e\u0440\u0447\u0443\u0430\u043d<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code>$ python makemore.py -i cities_ru.txt -o cities --samples-only<\/code><\/pre>\n<pre><code>50 samples that are new:  \u0420\u0438\u0440\u0438\u043a\u0430 \u041c\u0435\u0438\u043c\u0441\u0432\u0438\u043b\u043b \u0414\u0430\u043d\u0430-\u0413\u0430\u043f \u0422\u0430\u0447\u044c\u044f\u043a\u0438\u043d \u041d\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430 \u0410\u0441\u0441\u0435\u0440-\u041a\u0443\u0439\u043d \u0421\u0432\u0438\u0442\u043b\u0430\u0443\u043c \u041c\u0438\u0442\u0441\u0443 \u0411\u0430\u0440\u0433\u0438\u0441\u0438 \u0428\u0438\u0432\u0435\u0440 \u0412\u0435\u043d\u043d\u0438\u044f \u0411\u0439\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0433\u043e\u0440\u0434 \u0425\u0438\u0440\u0430\u0432\u0430 \u0425\u0430\u043b\u043b\u044b \u0422\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a \u041c\u0443\u0434\u0434\u0435\u043b\u0436\u043e\u043d \u0428\u044e\u0438\u0445\u0430\u0442\u0430\u0439 \u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0430\u0440\u0441\u043a\u0430\u044f \u0421\u0432\u0430\u0440\u043a\u043e\u0444\u0435\u0442\u043e\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0425\u043e\u0440\u0432\u0438\u043e\u043d \u0421\u0442\u043e\u043c\u0435\u0441\u0435-\u041a\u043b\u0438\u043d\u0433\u043b\u0438\u0434 \u0421\u0435\u043d \u0424\u043e\u0440\u0442\u0438\u043d\u0433\u0442\u0430\u043c \u0411\u0438\u0432\u043b\u0435 \u0420\u044f\u0441\u043b\u044f\u043d\u0434-\u0421\u0438\u0442\u0438\u0442\u0443 \u0411\u0430\u043c\u0431\u043e\u0440\u043e<\/code><\/pre>\n<p>\u041a\u0440\u0443\u0442\u043e. \u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?<\/p>\n<h2>\u041d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043d\u0438\u0436\u0435<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0435 <strong>-o<\/strong> (<em>cities<\/em>), \u0442\u043e \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b model.pt \u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b events.*, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043b\u043e\u0433\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 TensorBoard&#8217;\u0430. \u041f\u043e \u043d\u0438\u043c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435-\u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e, \u0442\u043e \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a &#171;super hackable&#187;, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class GPTConfig:     # size of the model     n_layer: int = 4     n_head: int = 4     n_embd: int = 64     vocab_size: int = None     block_size: int = None     # regularization     embd_pdrop: float = 0.1     resid_pdrop:float = 0.1     attn_pdrop:float = 0.1  class TrainConfig:     # optimization parameters     learning_rate: float = 5e-4     weight_decay: float = 0.1 # only applied on matmul weights     betas: List[float] = (0.9, 0.99)  class GPT(nn.Module):     \"\"\" the full GPT language model, with a context size of block_size \"\"\" ...<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (GPT), \u0438 \u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f (\u043f\u043e-\u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ~200k \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043c\u0430\u043b\u044e\u0442\u043a\u0443 \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b), \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c, \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b (\u043e\u043d \u0436\u0435 train loop). \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 train loop&#8217;\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u0441\u044f &#171;\u043c\u0430\u0433\u0438\u044f&#187;, \u2014 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 (loss), \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b (\u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, &#171;\u0432 \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f&#187; \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438), \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0448\u0430\u0433 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code>while True:     ...     batch = [t.to(args.device) for t in batch]     X, Y = batch     # feed into the model     logits, loss = model(X, Y)     # calculate the gradient, clip it, update the weights     model.zero_grad(set_to_none=True)     loss.backward()     torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)     optimizer.step()<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0443 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b (\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430). \u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u044b\u0439, \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 500 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0432 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u043a\u043e\u043f\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Tesla \u043f\u043e \u0418\u0418 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<h2>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u044f \u0441 \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u0435\u0434\u0443 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e \u043f\u0440\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0418\u0418 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c. <a href=\"https:\/\/t.me\/doomgrad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u044e<\/a> \u0432\u0430\u0441 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/github.com\/karpathy\/makemore\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c<\/a> \u2014 \u0440\u0435\u043f\u0430 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 \u043d\u0430 GitHub.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/490842\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GPT-2 \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u0445<\/a> \u2014 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0414\u0436\u0435\u044f \u0410\u043b\u0430\u043c\u043c\u0430\u0440\u0430.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/599673\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GPT \u0434\u043b\u044f \u0447\u0430\u0439\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f, \u043d\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438.<\/p>\n<p>?\ufe0f <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/cointegrated\/posts\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0411\u043b\u043e\u0433 \u0414\u0430\u0432\u0438\u0434\u0430 \u0414\u0430\u043b\u0435<\/a> \u2014 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 NLP.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/gpt3demo.com\/apps\/openai-gpt-3-playground\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GPT-3 Playground<\/a> \u2014\u0442\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e GPT-3 \u043e\u0442 OpenAI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442, \u0442\u043e \u0432\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0435\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u0441\u0438\u043b\u0443 \u0435\u0451 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/metaseq\/tree\/main\/projects\/OPT\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">OPT. GPT \u043e\u0442 Meta<\/a> \u2014 \u0430 \u0442\u0443\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0441\u0435\u0442\u0438 GPT \u043d\u0430 30 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u043e\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (!). \u0418 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c A100 \u043d\u0430 80Gb.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/ods.ai\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e ODS<\/a> \u2014 \u043d\u0443 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442, \u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0436\u0435\u043b\u044e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e DS, ML \u0438 \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u044b\u043c \u0430\u0431\u0431\u0440\u0435\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c.<\/p>\n<p>? <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ods\/blog\/669990\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">DIY. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0434\u0430\u0440\u043e\u043c<\/a> \u2014 \u0442\u0443\u0442 \u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b NLP \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043d\u0438\u0433, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043a\u043b\u0451\u0432\u043e.<\/p>\n<p>\u26a1 <a href=\"https:\/\/t.me\/doomgrad\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439<\/a> \u2014 \u043c\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0432 DS.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/672434\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/672434\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-334740","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/334740","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=334740"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/334740\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=334740"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=334740"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=334740"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}