GPT-3 — нейронная сеть, наделавшая шума в 2020 году, как самая сложная, объёмная и многообещающая модель по работе с текстовыми данными. В октябре этого же года команды из SberDevices на основе статьи от OpenAI и кода модели GPT2 смогли разработать русскоязычный аналог под название ruGPT-3. За счет универсальности и гибкости модели ее можно использовать не только для создания текста, но и в десятках других сложных сценариев.

Многие исследователи делают акцент на качестве разрабатываемых моделей и не уделяют достаточного внимания производительности разработанных приложений. При относительно больших объемах обрабатываемых данных эффективность кода может оказывать заметное влияние на время их обработки. В написании эффективного кода помогают так называемые профайлеры — средства для анализа времени выполнения кода.

Сегодня рассмотрим несколько способов, которые помогут упростить анализ процесса и акцентировать внимание на важные места в процессе

Графовые методы анализа данных уже успешно используются во многих компаниях – это всем хорошо знакомый PM-анализ (Process Mining). Новой тенденцией 2020 года становится широкое использование графовых методов. Причем для этих методов сейчас стали доступные как простые инструменты проведения экспресс-анализа (с помощью хорошо знакомого Excel), так и более мощные программные системы графического анализа больших объемов, к тому же обладающие встроенными средствами вычисления набора параметров, что позволяет проводить аудит не только наглядно, но и с цифрами в руках. Тенденции уходящего 2020 года свидетельствуют в пользу необходимости освоения этого инструмента для анализа процессов компании.