Machinelearning

StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF In this post, we went through the entire training cycle for RLHF, starting with preparing a dataset with human annotations. В этой статье блога мы покажем все этапы обучения модели LlaMa для ответов на вопросы на Stack Exchange с RLHF. 🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/stackllama ⏩ Demo: https://huggingface.co/spaces/philschmid/igel-playground 💨 Dataset: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences 📌 Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13971 ai_machinelearning_big_data

Компьютерное зрение — технология, которая превращает настоящее в будущее. Уже сейчас ИИ с нами каждый день — направляет роботов-пылесосов и снимает блокировку телефона по FaceID. А в ближайшие 20 лет, по прогнозам экспертов, мы сможем легко купить себе беспилотный автомобиль, прокатиться на поезде без машиниста или получить диагноз от ИИ в районной больнице. Если у вас есть опыт в Data Science — научитесь обучать CV-модели и работайте с передовыми технологиями. Для этого Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация. За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют: — определять границы и сетку для пазла Судоку, — узнавать настроение человека по фотографии; — выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля. — сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта. Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения. Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.

Segment Anything The Segment Anything Model (SAM) produces high quality object masks from input prompts such as points or boxes, and it can be used to generate masks for all objects in an image. Новая модель от Meta - Segment Anything, нейросеть, которая в один клик может вырезать любой объект из фото или видео. 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/segment-anything ⭐️ Project: https://segment-anything.com/ ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.02643v1 💨 Dataset: https://segment-anything.com/dataset/index.html ai_machinelearning_big_data

WeakTr: Exploring Plain Vision Transformer for Weakly-supervised Semantic Segmentation 🖥 Github: https://github.com/hustvl/weaktr ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.01184v1 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet ai_machinelearning_big_data

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

⭐️ HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace Language serves as an interface for LLMs to connect numerous AI models for solving complicated AI tasks! Система, использующая LLM (например, ChatGPT) для подключения различных моделей ИИ в сообществах машинного обучения (например, HuggingFace) для решения задач ИИ. 🖥 Github: https://github.com/dbolya/tomesd ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1 ai_machinelearning_big_data

⚡️Token Merging for Stable Diffusion Token Merging (ToMe) speeds up transformers by merging redundant tokens, which means the transformer has to do less work. Используя только чистый python и pytorch, Token Merging для SD ускоряет генерацию изображений в 2 раза, за счет объединения лишних токенов. pip install tomesd 🖥 Github: https://github.com/dbolya/tomesd ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1 💨 Blog: https://research.facebook.com/blog/2023/2/token-merging-your-vit-but-faster/ ai_machinelearning_big_data

Пока вы тренируете ИИ, чтобы совершенствовать навыки, развивать науку, создать стартапы, другие тренируют его, чтобы украсть ваши идеи, код, криптоактивы, деньги со счетов - выкрасть все, что имеет хоть какую-либо ценность. Или вы думаете, что ребята из Северной Кореи тренируют ИИ, чтобы он про Ким Чен Ыну оды писал? На даркнет площадках уже вовсю идет работа по использованию ИИ в сложных атаках на простых пользователей. Ваша задача не только заработать, но и не потерять. Удивительно, но ИИ, который используется злоумышленниками, можно использовать и для защиты данных. Мы будем говорить обо всем этом на CyberWeekend, с 5 по 15 апреля. И мы ждем тебя, мероприятие бесплатное, подписывайся на канал и будь в курсе событий.

vid2vid-zero for Zero-Shot Video Editing We propose vid2vid-zero, a simple yet effective method for zero-shot video editing. Мы предлагаем vid2vid-zero, простой, но эффективный метод редактирования видео. 🖥 Github: https://github.com/baaivision/vid2vid-zero ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17599v1 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs ai_machinelearning_big_data

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

WavCaps: A ChatGPT-Assisted Weakly-Labelled Audio Captioning Dataset for Audio-Language Multimodal Research Propose a three-stage processing pipeline for filtering noisy data and generating high-quality captions, where ChatGPT. Конвейер обработки для фильтрации зашумленных данных и создания высококачественных титров, где ChatGPT. 🖥 Github: https://github.com/xinhaomei/wavcaps ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17395v1 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs ai_machinelearning_big_data

⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning 🔓 Вырвитесь из однотипных задач. Освойте продвинутые подходы. Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера. ⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами. Протестируйте обучение на открытом уроке: ✅ Байесовское А/B-тестирование — https://otus.pw/peDS/ 🖌ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/dXVx/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

3D Line Mapping Revisited LIMAP is a toolbox for mapping and localization with line features. Интерфейсы для различных геометрических операций над 2D/3D линиями. 🖥 Github: https://github.com/cvg/limap ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17504v1 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hypersim ai_machinelearning_big_data

Системная и бизнес-аналитика: чем занимаются специалисты этого направления в банке? Узнаешь на лекции Digital Лектория Газпромбанк.Тех. Александр Чунаев, Head профессии по системному анализу в розничном блоке, расскажет: — чем уникальна работа системного и бизнес-аналитика в крупной компании — какие компетенции и навыки необходимы востребованным специалистам — что из терминологии и инструментов аналитики является основным стеком бизнес-аналитиков — как выглядит карьерный путь в сфере аналитики. Когда: 7 апреля, 16:00 (по МСК) Регистрируйся на вебинар — s.gpb.ru/m/xt9YoS5DI И готовь вопросы спикеру: авторы трех самых интересных получат памятный приз от Газпромбанк.Тех!

DPF: Learning Dense Prediction Fields with Weak Supervision 🖥 Github: https://github.com/cxx226/dpf ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16890v1 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pascal-context ai_machinelearning_big_data

🔉 Три темы, которые затронут на апрельском Дзен-митапе про рекомендательные системы: 1. Факторизация: как обучить её в реальном времени и перенести с ALS на SGD; 2. Как сэкономить вычислительные ресурсы во время обучения рекомендательных систем; 3. Как улучшить рекомендации и способы отбора кандидатов для пользователя. После докладов участников ждут ML-квиз и афтепати, на котором можно будет познакомиться с единомышленниками. Митап начнется 13 апреля в 19:00 в московском офисе Дзена. Переходите по ссылке и регистрируйтесь

AutoAD: Movie Description in Context MAD: A Scalable Dataset for Language Grounding in Videos from Movie Audio Descriptions. MAD - это масштабный набор данных, собранный из аудиоописаний фильмов. 🖥 Github: https://github.com/Soldelli/MAD ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16899v1 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsmdc ai_machinelearning_big_data

Intern Meetup Week в Яндексе 🎉 С 17 по 20 апреля в Яндексе пройдёт неделя митапов для начинающих разработчиков. Будет доступен офлайн и онлайн формат. 19 апреля состоится митап для направлений ML и аналитика. Регистрация по ссылке: https://clck.ru/33qW5b В программе лекции экспертов о технологиях, общение с руководителями команд и рекрутерами, нетворкинг и подарки. При отборе на митапы у вас есть шанс получить приглашение на пробное собеседование на стажировку в Яндекс 🔥 📆Когда: 19 апреля 18:00 - 21:30, сбор гостей с 17:30 🌐Где: офис Яндекса, ул. Льва Толстого, 16, м.Парк Культуры и трансляция онлайн Все подробности и регистрация по ссылке: https://clck.ru/33qW5b А чтобы быть в курсе всех новостей Young&&Yandex, подписывайтесь на чат-бот.

One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer 🖥 Github: https://github.com/IDEA-Research/OSX ⏩ Paper: http://arxiv.org/abs/2303.16160 ⭐️ Project: https://osx-ubody.github.io/ 💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/expose ai_machinelearning_big_data

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке