Machinelearning

22 Apr 2024 10:03

I’ML — конференция для тех, кто использует в проектах машинное обучение.

🌐 21–22 мая, онлайн

В программе — два десятка докладов об NLP-разработке, MLOps, компьютерном зрении, рекомендательных системах, Advanced Analytics, продуктах на основе ML.

После каждого доклада пройдут дискуссии при участии спикеров, где участники задают профессиональные вопросы и обмениваются мнениями с коллегами по цеху.

Выступают специалисты из крупных технологических компаний:, Яндекс. VK, Циан, Сбер и Тинькофф.

Билеты можно купить за счет компании. Для тех, кто покупает билеты сам, у нас есть промокод на скидку 10%: MACHINELEARNING

Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

Machinelearning

21 Apr 2024 18:04

🌟 Рост популярности Anthropic Claude: вызовы и перспективы для OpenAI

🟡В последнее время наблюдается значительный рост популярности платформы Anthropic Claude. Согласно данным SimilarWeb, посещаемость этой платформы значительно возросла за последние месяцы.
В то время как Anthropic Claude продолжает завоевывать пользователей, платформа ChatGPT от OpenAI испытывает снижение по трафику уже почти год. Сравнение данных показывает, что Claude обгоняет не только ChatGPT, но и других конкурентов.

🟡Одной из причин успеха Claude может быть недавний запуск 3 поколения разработки Anthropic, что, по мнению некоторых аналитиков, придало платформе значительное преимущество.

🟡Anthropic Claude 3 поколения является последней разработкой компании Anthropic в области искусственного интеллекта. Этот инструмент представляет собой мощную платформу, способную генерировать тексты, отвечать на вопросы и взаимодействовать с пользователями на уровне, близком к человеческому.

🟡Одной из ключевых причин, почему Anthropic Claude 3 поколения представляет угрозу для ChatGPT, является его улучшенная способность понимания контекста и генерации более качественных ответов. Claude обладает более развитой моделью понимания языка и обучен на более обширном корпусе текстов, что позволяет ему создавать более информативные и связные ответы на запросы пользователей.

📎 Исследование о популяризации Claude от SimilarWeb

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 Apr 2024 16:00

🔥🎮 Video2Game: Real-time, Interactive, Realistic and Browser-Compatible Environment from a Single Video

Video2Game - фреймворк, который позволяет преобразовывать видео в реалистичную и интерактивную игровую среду!

В основе модели лежат ри основных компонента: (i) NeRF, который отображает геометрию и пространство сцены; (ii) mesh модуль, который использует NeRF для ускорения рендеринга; и (iii) физический модуль, который моделирует физическую динамику и взаимодействие объектов.

Встроенные агенты могут свободно перемещаются по местности в виртуальной среде, где их действия соответствуют физике реального мира. Игроки могут взаимодействовать с объектами на сцене, подчиняясь физическими законами.

▪ Project page: https://video2game.github.io
▪ Code: https://github.com/video2game/video2game
▪ Demo: https://video2game.github.io/src/garden/index.html

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 Apr 2024 10:03

🔥 Пройди бесплатный тест и узнай, готов ли ты к обучению по Natural Language Processing 

⁉️ Готов ли ты разобраться, как устроены чат-боты? Освоить RAG, Langchain, Fine Tuning?

Пройди короткий тест и получи специальную цену на обучение и 3 полезных урока в подарок! 

🚀 Давай же, это быстро и очень полезно для твоей карьеры: https://otus.pw/T7FO/?erid=LjN8KLUpQ

Machinelearning

20 Apr 2024 09:03

🏥Вы знали, что ИИ уже активно используется в больницах и поликлиниках?

Расскажет от этом Николай Павлов, гуру ИИ из SnkeOS GmbH. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где разберём:

- Эксклюзивный эксперимент, рождающий медицинское чудо в Москве!
- Главные параметры для настройки ИИ;
- Какие критерии качества работы ИИ используются в оценке;
- Инструкции как устроена подготовка медицинских датасетов для валидации ИИ.

🎯 Открытый урок вам подойдёт, если вы:
- IT-эксперт, думающий о карьере в передовой медтехнологии!
- Менеджерам, которые привлекают или хочет привлекать сложные, но красивые проекты;
- ИИ-энтузиаст, готовый внедрять будущее пост современной медицины!

⏳ Не медлите! Время ограничено, а открытые уроки не ждут! Ждём вас 23 апреля в 20:00 мск.

🔗Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/LP4Y/

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KHR8C

Machinelearning

19 Apr 2024 20:04

Нет опыта в IT, но дружишь с логикой и алгоритмами? Успей до 20 апреля на тест-драйв своих цифровых навыков на «Цифровом марафоне» Сбера и «Школы 21»! Возможно, именно ты получишь умные девайсы и мерч.

Тебя ждут онлайн-игра на логику и мягкие навыки, тестирование и возможно даже цифровой диктант, на котором нужно написать код решения. Общее количество заработанных очков определит твоё место в рейтинге, а первой семёрке счастливчиков вручат умные девайсы и мерч от Сбера. Церемонию награждения победителей проведут 28 июня в центральном офисе Сбера в Москве.

Регистрация участников заканчивается совсем скоро. Убедись, что тебе уже есть 18 лет, и скорее жми «Хочу участвовать»

Machinelearning

19 Apr 2024 15:10

🦙 Файнтюниг Llama 3 с помощью ORPO.

Краткое руководство о том, как настроить новую модель Llama 3 8B с ORPO.

Надеюсь, вам понравится!

🤗 Модель: https://huggingface.co/mlabonne/OrpoLlama-3-8B
💻 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1eHNWg9gnaXErdAa8_mcvjMupbSS6rDvi?usp=sharing
📝 Статья: https://huggingface.co/blog/mlabonne/orpo-llama-3

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 Apr 2024 11:07

⚡️ Graph Machine Learning

Бесплатный продвинутый курс: Машинное обучение на графах.

Курс регулярно дополняется практическими задачками и слайдами. Автор Ксавье Брессон - профессор национального университета Сингапура.

▪Введение

▪Погружение в графы
- Lab1: Generate LFR social networks
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code01.ipynb
- Lab2: Visualize spectrum of point cloud & grid
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code02.ipynb
- Lab3/4: Graph construction for two-moon & text documents
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code03.ipynb
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/02_Graph_Science/code04.ipynb

▪Кластеризация графов
- Lab1: k-means
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code01.ipynb
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code02.ipynb
- Lab2: Metis
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code03.ipynb
- Lab3/4: NCut/PCut
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code04.ipynb
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code05.ipynb
- Lab5: Louvain
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/03_Graph_Clustering/code06.ipynb https://pic.twitter.com/vSXCx364pe

▪Лекции 4 Graph SVM
- Lab1: Standard/Linear SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code01.ipynb
- Lab2: Soft-Margin SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code02.ipynb
- Lab3: Kernel/Non-Linear SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code03.ipynb
- Lab4: Graph SVM
https://github.com/xbresson/GML2023/blob/main/codes/04_Graph_SVM/code04.ipynb

Инструкции по запуску: https://storage.googleapis.com/xavierbresson/lectures/CS6208/running_notebooks.pdf

💡 Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 Apr 2024 19:44

👑Llama 3 is here, with a brand new tokenizer! 🦙

Вышла Llama 3

Сегодня вышла новая SOTA Llama 3 в двух версиях на 8B и 70B параметров.

Длина контекста 8К, поддержка 30 языков.

•HF: https://huggingface.co/spaces/ysharma/Chat_with_Meta_llama3_8b
•Blog: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/

Вы можете потестить 🦙 MetaLlama 3 70B и 🦙 Meta Llama 3 8B с помощью 🔥 бесплатного интерфейса: https://llama3.replicate.dev/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 Apr 2024 15:22

🌟 Не разрешают использовать ChatGPT — разворачивам LLM локально

Бывают ситуации, когда жизненные обстоятельства не позволяют использовать ChatGPT и приходится разворачивать LLM локально.
Что в этом случае можно использовать?

1. Проприетарные модели:
🟡 Anthropic – в настоящее время сравним или превосходит по качеству ChatGPT 4.0 на некоторых задачах и обладает большим контекстным окном, давая возможность решать многие задачи, не прибегая к RAG и другим гибридным методам

🟡 Yandex GPT – хорошо функционирует на русском языке, поэтому если ваша бабушка еще и майор – она точно оценит этот вариант

🟡 GigaChat – модель от Сбера, так же хорошо работает на русском и смотри пункт выше

2. Открытые модели:
🟡 LLama 2 – оригинальная открытая модель от известной террористической организации, на базе которой уже нагородили over 100500 разных моделей, за что этой организации большое спасибо (до сих пор никто не понимает, что подвигло Марка на данное решение). По качеству не дотягивает до ChatGPT 4.

🟡 ruGPT – претрейн от GigaChat под лицензией MIT, Сбер приложил руку и тут, спасибо им. Можно использовать

🟡 Mistral – модель, разработанная выходцами из Гугла во Франции. Качество не дотягивает до ChatGPT 4, но в среднем лучше, чем Llama 2.

🟡 Falcon – модель разработана на арабские деньги европейцами. В целом, послабее Llama 2, и смысл ее использования от меня ускользает.

🟡 Grok от X – предположительно "based" модель от самого Илона. Работает пока так себе, плюс-минус на уровне ChatGPT 3.5, но Илон обещает порвать всех на тряпки и есть причины ему верить.

Оценки моделей на текущий момент выглядят примерно так (на изображении)

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 Apr 2024 11:01

⚡️ Stability AI расширила доступ к тестированию Stable Diffusion третьего поколения

⏩Следующее поколение генерирующей изображения по текстовой подсказке ИИ-модели Stable Diffusion пока не запущено публично, но уже доступно некоторым разработчикам через API и новую платформу для создания контента, а также платформу для разработчиков. Для организации доступа к ИИ по API Stability AI объединила усилия с API-платформой Fireworks AI.

⏩По словам разработчиков, новое поколение Stable Diffusion «не уступает, либо превосходит» другие подобные модели, вроде DALL-E 3 от OpenAI и Midjourney «в понимании и соблюдении запросов». Stable Diffusion 3 использует архитектуру Multimodal Diffusion Transformer, которая должна улучшить понимание текста и орфографии.

⏩Новая платформа для создания контента Stable Assistant Beta — это «дружелюбный чат-бот», позволяющий платным подписчикам работать с передовыми ИИ-моделями Stability AI, генерировать изображения и писать тексты. Пока платформа находится в стадии закрытого тестирования ограниченной группой пользователей и недоступна для широкой публики. В очередной раз расширив доступность своих продуктов, компания подчеркнула, что «принимает разумные меры для предотвращения неправомерного использования Stable Diffusion 3 злоумышленниками».

📎 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 Apr 2024 15:03

Хотите углубить свои знания в Data Science? Освойте технологию многоруких бандитов в задаче рекомендаций

Приходите на открытый практический урок от OTUS. Спикер Андрей Канашов — Senior Data Scientist.

На вебинаре вы: 
- узнаете про алгоритмы многоруких бандитов и как они применяются на практике для решения задачи рекомендательных систем;- изучите основные алгоритмы UCB и Tompson Sampling;- получите практический опыт применения многоруких бандитов для задачи рекомендации фильмов.

Встречаемся 22 апреля в 19:00 мск в рамках курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS! 

Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить урок: https://clck.ru/3A7fEs?erid=LjN8KUatP

Machinelearning

17 Apr 2024 12:02

✨ HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach

Новая модель для переноса прически с эталонного изображения на исходную фотографию для виртуальной примерочной.

▪ Paper: https://arxiv.org/abs/2404.01094
▪Code: https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN
▪Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https%3A//huggingface.co/AIRI-Institute/HairFastGAN/blob/main/notebooks/HairFast_inference.ipynb

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 Apr 2024 18:03

📓Free book: "Build an LLM from Scratch"

Один из лучших способов разобраться в LLM - это написать ее с нуля!

Сегодня вышла новая глава книги - "Chapter 5: Pretraining on Unlabeled Data".

Автор книги - Себастьян Рашка, известный Исследователь, популяризатор машинного обучения и автор книг по Deep Learning.

В этой главе рассматриваются:
- Оценка качества текста, сгенерированного LLM во время обучения
- Реализация функции обучения и настройка LLM
- Сохранение и загрузка весов для обучения LLM
- Загрузка предварительно подготовленных весов из OpenAI

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 Apr 2024 12:14

⚡️ В Google Workspace появился ИИ-видеоредактор

В Google Workspace (который содержит приложения типа Docs, Sheets и Slides) появился новый сервис — онлайн видеоредактор Vids.

Это довольно простое приложение для создания видео, предназначенное для бизнеса.
Вы можете использовать его для создания видеопрезентаций с временной шкалой, в которые можно быстро накидать картинки со своего Google Диска.

Вы также можете добавить закадровый голос или видеозапись своей речи, чтобы добавить привлекательности.

Однако что делает Vids действительно интересным, так это то, что он использует ИИ Gemini.

Пользователи могут попросить Gemini писать сценарии, создавать раскадровки и даже озвучивать видео.

Он также может использовать библиотеку видеоматериалов и даже самостоятельно создавать изображения.
Vids в настоящее время тестируется небольшим количеством пользователей Workspace.

📎 Introducing Google Vids

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 Apr 2024 20:20

🔎 Moving Object Segmentation:All You Need Is SAM (and Flow)

SAM + Optical Flow = FlowSAM

FlowSAM - новый инструмент для обнаружения и сегментации движущихся объектов на видео, который значительно превосходит все предыдущие модели, как для одного объекта, так и для множества объектов 🔥

▪ Project page: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flowsam/
▪ Code: https://github.com/video2game/video2game
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2404.12389
▪ Data: https://drive.google.com/drive/folders/1tmDq_vG_BvY5po40Ux5OBds1avUM_CbR

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 Apr 2024 17:02

⁉️ Как следить за жизненным циклом ML-моделей, чтобы вовремя их корректировать?

💻  Узнайте на бесплатном практическом уроке «MLFlow и переобучение ML-моделей» от OTUS. 

На вебинаре вы узнаете: 

- как экспериментировать сразу с несколькими ML-моделями с разными гиперпараметрами;
- как, проводя регулярное переобучение, сравнивать качество работы моделей и выбирать лучший результат;
- как не потерять накопленный опыт и воспроизводить более ранние эксперименты. 

👉 Встречаемся 24 апреля в 20:00 мск в рамках курса «MLOps». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS! 

🔥 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Qnnd/

Machinelearning

21 Apr 2024 11:03

📌Intel представила нейроморфный компьютер Hala Point — «искусственный мозг» с 1,15 млрд нейронов

🟡Компания Intel создала самый большой в мире нейроморфный компьютер под названием Hala Point. Это революционное устройство, предназначенное для имитации деятельности человеческого мозга. Производитель утверждает, что новинка в 50 раз превосходит любые аналогичные вычислительные системы, но при этом потребляет в 100 раз меньше энергии.

🟡Устройство построено на базе 1152 чипов Loihi 2 с 140 544 вычислительными ядрами и содержит в себе 1,15 млрд «искусственных нейронов», способных выполнять до 380 трлн синаптических операций в секунду. Еще в состав Hala Point включены 2300 упрощенных x86-процессоров, предназначенных для выполнения вспомогательных операций.

🟡При этом общая пропускная способность памяти устройства достигает значения в 16 ПБ/с. Все это помещено в довольно компактный корпус, напоминающий по размерам микроволновую печь. Потребление устройства составляет 2600 Вт. По словам разработчиков, их система является кремниевым аналогом мозга совы.

🟡Hala Point способна достигать впечатляющей вычислительной эффективности, превышающей 20 квадриллионов 8-битных операций в секунду при развертывании глубоких нейросетей. Стоит отметить, что данная система существует в виде прототипа, а Intel пока не планирует отправлять ее в массовое производство. Единственный экземпляр Hala Point находится в Сандийских национальных лабораториях в США. Местные ученые будут использовать его для исследований в области нейронных сетей.

📎 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 Apr 2024 10:02

⚡️ Стартап Reka показал новую мультимодальную LLM Reka Core

🟡Стартап Reka, основанный бывшими разработчиками DeepMind, представил свою последнюю разработку в области искусственного интеллекта — мультимодальную языковую модель (LLM) под названием Reka Core. Эта передовая нейросеть способна обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, чем выделяется среди других технологий в своем классе.

🟡Reka Core обладает впечатляющим контекстным окном на 128 000 токенов и поддерживает обработку данных на 32 языках, что делает её одной из самых мощных и универсальных систем на рынке. Эта функциональность открывает новые возможности для разработчиков и исследователей в области ИИ, позволяя модели эффективно справляться с задачами обработки больших объемов разнообразных данных.

🟡В ряде мультимодальных оценок Reka Core продемонстрировала результаты, превосходящие показатели таких известных моделей, как Claude 3 Opus и Gemini Ultra. Особенно заметно это стало в области обработки видеоконтента, где Reka Core вышла на первое место, превзойдя Gemini Ultra. Кроме того, модель показала конкурентоспособные результаты с GPT-4 в задачах по пониманию изображений, что свидетельствует о высоком качестве и универсальности разработки.

🟡Компания Reka активно сотрудничает с такими гигантами, как Oracle и Snowflake, что позволяет ей расширять свои возможности и укреплять позиции на рынке.

▶️ Сайт Reka.ai (можно сразу открыть чат)

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 Apr 2024 22:03

🦾 🦏 Power of matplotlib

Вот такую красоту можно сделать с помощью matplotlib. Это визуализация гравюры немецкого художника Альбрехта Дюрера, изображающая индийского носорога, каким его представлял художник по доступным ему описаниям и рисункам в 1515.

Хотите научиться та к же: вот крутая бесплатная книга: "Научная визуализация: Python + Matplotlib"

Исходники книги c примерами кода лежат здесь.

▪Постер
▪Книга
▪Код из книги

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 Apr 2024 18:50

Студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, основанного совместно с Яндексом, выиграли чемпионат мира по программированию ICPC.
Соревнования проходили в Египте, причем как для 2022, так и для 2023 года. Российские студенты заняли призовые места сразу в двух соревнованиях.
За 2023 год абсолютными чемпионами стала команда FFTilted (к слову, ребята с программы Прикладной математики и информатики, которую основал на факультете Яндекс). Ее участники — Фёдор Ромашов, Александр Бабин и Кирилл Кудряшов. За 2022 год команда Undertrained+Overpressured заняла третье место в абсолютном зачете. Ее представляли Максим Гороховский, Иван Сафонов и Тимофей Федосеев.
Команды показали лучший результат среди всех российских вузов. Всего в соревнованиях приняли участие команды из 170 университетов и 50 стран мира.

Machinelearning

19 Apr 2024 13:02

🌐 X5 Data Science Meetup #3

Бурный рост эффективности ML систем провоцирует дискуссии. X5 Tech приглашает экспертов в Data Science, чтобы обсудить, как с помощью новых методов и подходов победить неэффективные процессы.

📌 В повестке — проверенные и новые методы взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе ИИ, а также сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем.

✅ Встречаемся 25 апреля в пространстве Articon (также будет онлайн-трансляция)
Старт в 19:00

После митапа - AFTER PARTY 🎉

Все подробности и регистрация - по ссылке
__
Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ИНН: 7728632689, erid: LjN8KRWxx

Machinelearning

19 Apr 2024 09:00

🔥 Нейросети без цензуры: какие LLM ответят на любые вопросы

🟡 FuseChat-7B-VaRM. Хороший вариант для общения, без цензуры и ограничений. По сути, это три чат-бота, объединенных в один, каждый со своими особенностями. Это значит, что пользователь получает интересные беседы независимо от того, о чем хочет поговорить.

🟡 Chimera-Apex-7B. Создана для обычных разговоров и генерации не совсем обычных идей. Хороший приятель для мозгового штурма, который не боится быть немного диким. Все еще находится в стадии разработки, так что еще можно ждать сюрпризов.

🟡 Dolphin-2.8-experiment26-7b. Это тонкая настройка экспериментальной модели, которая зарекомендовала себя как лучшая с 7 млрд параметров. Это как усовершенствованная версия модели, в которой устранены все недостатки и оптимизирована производительность.

🟡 Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Эта модель представляет собой значительное улучшение: она демонстрирует повышенную производительность в различных бенчмарках по сравнению со своими предшественниками. Особого внимания заслуживает ее применение в средах без цензуры. Сфокусирована на предоставлении качественных ответов, основанных на данных, что делает ее отличным кандидатом для тех, кто ищет продвинутые, неограниченные возможности LLM.

🟡 UNA-TheBeagle-7b-v1. Обучена на наборе данных The Bagel с использованием прямой оптимизации предпочтений (DPO) и UNA. Модель основана на нейро-чате Intel.

🟡 Nous Hermes 2 — SOLAR 10.7B. Новая модель от Nous Research, основанная на SOLAR 10.7B. Обучена на большом датасете, который состоит в основном из данных, сгенерированных GPT-4, и дополнительных ресурсов. По бенчмаркам почти достигла уровня производительности модели Yi-34B. Работает с системными промтами, что дает возможность пользователям определять правила, роли.

🟡 Dolphin 2.6 Mistral 7b — DPO Laser. Это языковая модель без цензуры, основанная на работе LASER. Благодаря более широкому контекстному окну в 16 тыс. токенов и таким передовым методам, как SVD и RMT, эта модель без цензуры выдает более надежные результаты, чем ее предшественники. Она идеальна для ролевых сценариев благодаря широкому диапазону ответов.

🟡 Dolphin-2.2.1-mistral-7b. Разработана Эриком Хартфордом и спонсируется a16z. Работает под лицензией Apache-2.0 и представляет собой универсальный инструмент как для коммерческих, так и для некоммерческих приложений. Одной из особенностей Dolphin-2.2.1-mistral-7b считается ее стремление к развитию содержательного общения. Набор данных был тщательно отфильтрован, чтобы устранить любую предвзятость, благодаря чему модель стала более послушной и может обеспечить нейтральный и открытый подход к генерации текста.

🟡 Zephyr 7B Alpha. Начальная итерация в серии больших языковых моделей Zephyr, известной своей емкостью в 7 млрд параметров. Эта версия mistralai/Mistral-7B-v0.1, усовершенствованной в процессе тонкой настройки с использованием комбинации общедоступных и синтетических наборов данных по методологии, известной как прямая оптимизация предпочтений (DPO).

🟡 Emerhyst-20B. Эта языковая модель без цензуры объединяет в себе сильные стороны двух популярных моделей, Amethyst 13B и Emerald 13B. Такой подход позволяет основной модели унаследовать лучшие черты от своих «родителей», создавая универсальный и эффективный генератор текстов. Для дальнейшего расширения возможностей Emerhyst-20B создатели использовали LimaRP v3, передовой инструмент для обучения больших языковых моделей.

Enjoy)

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 Apr 2024 16:07

⚡️ 💻 AutoCodeRover: Autonomous Program Improvement

AutoCodeRover - это полностью автоматизированный инструмент для исправления ошибок на GitHub (исправление ошибок в разделе issues и генерации новых функций в проект).

AutoCodeRover работает в два этапа:

🔎 Поиск контекста: LLM анализирует код для собирает контекст.
💊 Генерация исправлений: LLM переписывает код на основе полученного контекста.

AutoCodeRover уже решает ~16% ошибок на датасете SWE-bench и ~22% ошибок SWE-bench lite и продолжает совершенствоваться.

▪Github
▪Paper

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 Apr 2024 13:22

🔒 Обеспечьте защиту своей цифровой жизни!

Думали, что открытое ПО всегда безопасно? Подумайте снова.

Хакеры добавляют трояны открытое ПО.

Узнайте о хитроумных атаках и как защитить себя в канале “Порвали два трояна” от экспертов “Лаборатории Касперского”.

Подписывайтесь сейчас, чтобы сохранить свои личные данные, потом может быть слишком поздно! 🔒

#Безопасность #Кибербезопасность #ОткрытоеПО #ПорвалиДваТрояна

Реклама АО "Лаборатория Касперского". ИНН 7713140469

Machinelearning

17 Apr 2024 16:04

⚡️ GitHub — mshumer/gpt-llm-trainer

• Цель gpt-llm-trainer — упростить процесс обучения модели.

• Система сгенерирует набор данных с нуля и настроит модель LLaMA 2 или GPT-3.5 для пользователя. Генерация набора данных осуществляется с использованием Claude 3 или GPT-4.

• После генерации набора данных система автоматически разделит его на обучающий и проверочный наборы и настроит модель.

• Для использования системы необходимо написать промпт и задать температуру и количество примеров для генерации.

• Обученная модель может быть протестирована с использованием ячеек логического вывода или сохранена на Google Диск.

🖥 GitHub 3.8k⭐️

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 Apr 2024 14:04

🖥 GitHub Copilot в CLI теперь общедоступен (вышел из беты)

Относительно недавно GitHub Copilot объявил об общедоступности своего расширения интерфейса командной строки (CLI). Это обновление расширяет функциональность Copilot на терминал, позволяя пользователям получать выгоду от его функций непосредственно в рабочем процессе.

Новые функции Copilot CLI:
⏩Теперь Copilot может предлагать команды на основе пользовательского ввода, а также выполнять эти команды

⏩Помимо предложений на основе пользовательского ввода, Copilot будет предоставлять пояснения к существующим командам

⏩Новые вспомогательные псевдонимы доступны для оболочек Bash, PowerShell и Zsh. Эти псевдонимы, созданные командой gh copilot alias, предоставляют сокращения для часто используемых функций Copilot:
• ghcs – выполняет предложенные команды
• ghce — объясняет существующие команды

📎 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 Apr 2024 10:03

27 и 28 апреля приглашаем специалистов робототехники и reinforcement learning на ROS Meetup в Москве 📅

Это возможность для робототехников всех уровней: от новичков до экспертов, — посвятить выходные практическому обучению и нетворкингу. Вы получите советы и рекомендации экспертов, сможете поделиться идеями с другими разработчиками. Доклады охватывают весь спектр тем: от ROS до reinforcement learning и антропоморфных роботов.

Инженеры и руководители компаний поделятся реальным опытом использования ROS в исследовательских и коммерческих проектах.

В этот раз мы решили разбавить технические доклады большим количеством тематических дискуссий и нетворкинга.

На какие темы будем общаться:

Антропоморфные роботы

✔️ Reinforcement learning
✔️ LLM — large language mode, Deep learning
✔️ Беспилотные автомобили и мобильные роботы
✔️ Манипуляторы и алгоритмы в манипуляции, в том числе MOVEit
✔️ ROS-пакеты и другие темы в робототехнике

Локация: г. Москва, Кутузовский проспект 32к1, офис Сбера.

Регистрируйтесь по ссылке 👈

Machinelearning

16 Apr 2024 16:03

Сильнейшие карьерные IT-бури ожидаются в ближайшее время — об этом говорят синоптики и HR-менеджеры Сбера! 🧑‍💻

Чтобы стать частью IT-комьюнити топовой технологичной компании и работать над масштабными проектами, выбирай вакансию мечты по ссылке.

Эйчары уже ждут тебя. Ну а прогноз в видео — всего лишь наша шутка, зато твоя будущая команда абсолютно реальна 💚

Machinelearning

15 Apr 2024 16:34

🔥 Создание 3D-моделей из плоской картинки с помощью DUSt3R

Встречайте DUSt3R — новый подход геометрического конструирования 3D на основе 2D (Dense and Unconstrained Stereo 3D Reconstruction).
DUSt3R не требует калибровки камеры или данных о точке обзора.

Ключевые возможности DUSt3R:
🟡Работает с произвольными коллекциями изображений

🟡Интеграция монокулярных и бинокулярных методов реконструкции с помощью регрессии точечных карт

🟡Выравнивает многоракурсные карты точек в общую систему координат

🟡Использует кодеры/декодеры с предварительно обученными моделями

🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data