• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
Контакты
Телефон:
61436
Адрес: г. Санкт-Петербург, Кантемировская ул., д. 3, корп. 1, лит. А, каб. 4.3
Руководитель
Шпильман А. А. (Заведующий центром анализа данных и машинного обучения)
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

Жемчужина Елизавета Всеволодовна

  • Начала работать в НИУ ВШЭ в 2021 году.

Полномочия / обязанности

 

1.Выполняет эксперименты, испытания, наблюдения и т.п. под руководством ответственного исполнителя темы исследований.

2. Обеспечивает техническое обеспечение исследований, разрабатывает предложения по его улучшению.

3. Выполняет другие поручения руководителя подразделения по организации и проведению научных исследований.

4. Повышает свою квалификацию, в том числе путем участия в семинарах подразделения и других научных мероприятиях, проводимых учреждением.

Образование

  • 2023

    Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладаная математика и информатика», квалификация «Бакалавр»

  • 2023

    Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика»

  • Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Инноватика», квалификация «Магистр»

Публикации1

Статья Zhemchuzhina E., Filippov N., Yamshchikov I. P., Yuri Goldenshteyn. Pragmatic Constraint on Distributional Semantics // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2023 doi

Опыт работы

2021-2023

Проведение исследовательских проектов

 


Информация*

Общий стаж: 2 года
Данные выводятся в соответствии с требованиями приказа N 831 от 14 августа 2020 г. Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки

Научный семинар в MTS AI: как улучшаются большие языковые модели

Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и Сколтех провели научный семинар на площадке MTS AI. Ученые рассказали про подходы, которые позволяют повысить производительность больших языковых моделей и качество их работы, при этом минимизировать требуемые вычислительные мощности.