Machinelearning

Блокчейн TON ищет талантливых разработчиков! Стартует масштабный хакатон “The Open League Hackathon” с призовым пулом $2,000,000 от команды блокчейна TON. В поддержку хакатона все Web3-энтузиасты приглашаются на трёхдневные оффлайн встречи для нетворкинга в 13 городах мира: 📍Прага, Берлин, Киев, Варшава, Тбилиси, Белград, Сеул, Тайбэй (Тайвань), Гуруграм (Индия), Гонг-Конг, Минск, Москва и Санкт-Петербург. Первые встречи начнутся уже 24 мая. Ищи свой город и регистрируйся здесь 👈 тык Что вас ждет: — 3 дня нетворка, лекций, конкурсов и работы над собственными проектами с поддержкой представителей TON Foundation и команд экосистемы TON — Призовые $5.000 для трех лучших проектов на каждом оффлайн ивенте + много мерча и других бонусов Не упусти возможность представить свое приложение 900 миллионам активных пользователей Telegram вместе с TON. Регистрируйся — https://society.ton.org/activities/open-league

🔥🚀 MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning MoRA - новый метод использования высокоранговых обновлений весов для файнтюнига моделей при сохранении того же количества обучаемых параметров, как и при использовании матриц низкого ранга . Превосходит LoRa в задачах с интенсивным использованием памяти, помимо этого, модель достигает сопоставимой производительности в других задачах. ▪repo: https://github.com/kongds/MoRA ▪abs: https://arxiv.org/abs/2405.12130 @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Devon — open-source AI-программист — curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/entropy-research/Devon/main/install.sh | bash Devon — AI-помощник, которого можно использовать для парного программирования; open-source аналог Devin. Использует API Anthropic, или OpenAI, или Groq 🖥 GitHub 🟡 Пример использования @ai_machinelearning_big_data

Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Ближайшее Fast Track мероприятия: • 8–9 июня — для дата-инженеров, офер за 2 дня в DWH команды Маркета. Зарегистрироваться

⚡️ SELF-DISCOVER — система для улучшения способности LLM рассуждать Исследователи из Google DeepMind и Университета Южной Калифорнии представили революционный подход к повышению способности к рассуждению больших языковых моделей (LLM). Их новая система «SELF-DISCOVER», презентованная на этой неделе на arXiV и Hugging Face, обещает существенные улучшения в решении сложных задач рассуждениий, потенциально революционизируя производительность ведущих моделей, таких как GPT-4 от OpenAI и PaLM 2. Система демонстрирует повышение производительности до 32% по сравнению с традиционными методами, такими как цепочка мыслей (CoT). Этот подход основан на том, что LLM самостоятельно раскрывают внутренние структуры рассуждений, присущие задачам, для решения сложных проблем, например таких, как критическое мышление или пошаговый анализ. Имитируя человеческие стратегии решения проблем, эта система работает в два этапа. Первый этап включает в себя составление связной структуры рассуждений, свойственной задаче, с использованием набора атомарных модулей рассуждения и примеров задач. На втором этапе – во время декодирования, LLM следуют этой самообнаруженной структуре, чтобы прийти к окончательному решению. В обширном тестировании различных задач на рассуждение, включая Big-Bench Hard, Thinking for Action и Math, предложенный подход неизменно превосходил традиционные методы. Примечательно, что с помощью GPT-4 он достиг точности 81%, 85% и 73% по трем задачам, превзойдя методы цепочки мыслей и планирования и решения. @ai_machinelearning_big_data

🔥 GaussianObject: Just Taking Four Images to Get A High-Quality 3D Object with Gaussian Splatting Только что был выпущен код для генерации 3D объектов с помощью Гаусовых сплаттов. Новый фреймворк обеспечивает высокое качество генераций и рендеринга всего по четырем входными изображениями.

git clone https://github.com/GaussianObject/GaussianObject.git --recursive

▪Github: https://github.com/GaussianObject/GaussianObject ▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1WIZgM--tJ3aq25t9g238JAuAoXrQYVMs?usp=sharing#scrollTo=TlrxF62GNePB ▪Project: https://gaussianobject.github.io @ai_machinelearning_big_data

Открыта регистрация на Летнюю школу машинного обучения Сколтеха. SMILES-2024 — 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, посвящённый современным статистическим методам машинного обучения. Темы этого года: большие языковые модели, мультимодальные подходы, мультиагентные системы, генеративные подходы, методы самообучения.  К участию приглашаются бакалавры, магистры и аспиранты вузов России, активно вовлечённые в сферу машинного обучения и планирующие связать свою карьеру с ИИ.  Школа пройдёт с 1 по 13 августа на исторической площадке Царского села (г. Пушкин) и онлайн. Участие бесплатное, но на основе конкурсного отбора. Подробности и подача заявки — здесь.

🦙 Llama3-from-scratch Очень подробный гайд по созданию LLaMa-3 с нуля! Крутой репозиторий, в котором реализована llama 3 с нуля - умножение матриц с помощью multiple heads, позиционное кодирование (способ кодирования позиции слова внутри эмбеддинга), реализация механизма внимания и все остальное, здесь тщательно описано и объяснено. Отличный репо для обучения, 3 к звезд за сутки⭐️. ▪Github @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Layer-Condensed KV Cache Многослойный кэш-память KV для эффективного инференса больших языковых моделей. Обеспечивает в 26 раз более высокую пропускную способность (throughput) по сравнению со стандартными трансформерами и увеличивает производительность больших языковых моделей.

pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt

▪repo: https://github.com/whyNLP/LCKV ▪abs: https://arxiv.org/abs/2405.10637 @ai_machinelearning_big_data

⚡️ PHUDGE3: Phi-3 как масштабируемая система оценивания LLM В этой свежей статье Arxiv представляется PHUDGE — тонко настроенная модель Phi3, которая достигла результатов SOTA в 4 задачах: Feedback Test, Feedback OOD, MT Human, Preference Test, превзойдя все существующие модели по задержке и пропускной способности. PHUDGE демонстрирует очень сильную корреляцию не только с GPT4, но и с человеческими аннотаторами на непросмотренных данных, а также в задачах абсолютного и относительного оценивания. В этой статье Arxiv не только рассмотривается вопрос использования небольших LM для экономичных систем производственного уровня, но и показывается, что причинно-следственное моделирование не только медленно по своей природе, но иногда может препятствовать обучаемости моделей и должно быть заменено на более простые задачи, когда это возможно, чтобы сделать систему в целом быстрее и лучше. 📎 Arxiv @ai_machinelearning_big_data

У команды AI-центра Тинькофф есть канал «Желтый AI». Там ребята делятся своими исследованиями, обсуждают тренды в индустрии, зовут на свои митапы и делятся выпусками подкаста «Желтый Club Talks» (Зашить ссылку https://l.tinkoff.ru/club_talks) про индустрию и исследования. Кастомные мемы и инсайды из поездок на топовые конференции типа NeurIPS точно заслуживают отдельной строчки! Подписывайтесь💛 erid:2Vtzqw29DT8 Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

⚡️ Farfalle — open-source поисковой AI-движок Позволяет использовать локальные (llama3, gemma, mistral) или облачные (Groq/Llama3, OpenAI/gpt4-o) LLM. 🖥 GitHub 🟡 Запустить онлайн @ai_machinelearning_big_data

🌟 Verba — open-source приложение для обеспечения сквозного, оптимизированного и удобного интерфейса для Retrieval-Augmented Generation — pip install goldenverba Verba — это полностью настраиваемый AI-помощник для запросов и взаимодействия с вашими данными, как локальными, так и развернутыми в облаке. Отвечает на вопросы, связанные с вашими документами, получает информацию из существующих баз знаний. Verba сочетает в себе современные технологии RAG и контекстно-зависимую базу данных Weaviate. Выбирайте между различными фреймворками RAG, типами данных, методами разбивки и поиска и поставщиками LLM в зависимости от конкретного случая использования. Позволяет использовать разные LLM: как от HuggingFace и Ollama, так и от OpenAI, Cohere и Google. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

🌟 Verba — open-source приложение для обеспечения сквозного, оптимизированного и удобного интерфейса для Retrieval-Augmented Generation — pip install goldenverba Verba — это полностью настраиваемый AI-помощник для запросов и взаимодействия с вашими данными, как локальными, так и развернутыми в облаке. Отвечает на вопросы, связанные с вашими документами, получает информацию из существующих баз знаний. Verba сочетает в себе современные технологии RAG и контекстно-зависимую базу данных Weaviate. Выбирайте между различными фреймворками RAG, типами данных, методами разбивки и поиска и поставщиками LLM в зависимости от конкретного случая использования. Позволяет использовать разные LLM: как от HuggingFace и Ollama, так и от OpenAI, Cohere и Google. 🖥 GitHub @ai_machinelearning_big_data

Machinelearning 🚀 Регистрация на хакатон «Ясная Система: сделай сложное понятным» от МТС стартовала! У тебя будет неделя, чтобы попрактиковаться в машинном обучении и сделать финтех инклюзивнее. Призовой фонд – 375 000 рублей. Оставляй заявку до 24 мая и участвуй в соревновании онлайн из любого города России: https://cnrlink.com/mtshacktomskaimlbigdata 🤖 Задача – создать сервис, который сможет перевести сложные банковские тексты из датасета в ясные формулировки, подходящие для людей с ментальными особенностями, пожилых людей и иностранцев, плохо владеющих русским языком. Церемония открытия соревнования пройдет 25 мая на фестивале «Система Fest» в Томском государственном университете. Посетители смогут поучаствовать в насыщенной программе мероприятия. Для онлайн-участников МТС проведет два митапа с экспертами. 2 июня авторы 10 лучших проектов выступят с питчингами на церемонии награждения победителей. ➡️ Регистрируйся прямо сейчас, чтобы ничего не пропустить: https://cnrlink.com/mtshacktomskaimlbigdata

⚡️ Moondream WebGPU — небольшая VLM, поддерживающая обработку изображений, работает локально в браузере Moondream WebGPU — это VLM (Vision-Language Model) с 1.86 миллиардами параметров. После загрузки модель (1.8 ГБ) будет кэширована и повторно использована при повторном посещении страницы. Все выполняется непосредственно в браузере с помощью Transformers.js и ONNX Runtime Web, то есть ваши разговоры не отправляются на сервер. 🤗 Hugging Face @ai_machinelearning_big_data

Product Meetup: ML-продукты | 28 мая в 19:00 мск. В программе 3 доклада с теорией и кейсами. Коллеги расскажут: – как используют теорию игр и data science в монетизационных продуктах; – про динамическое ценообразование: как решили проблему плохого качества вывоза; – как разработать 25 скорингов и не утонуть в операционке. Забирайте место в зале или получите ссылку на трансляцию.

🧠 Awesome AGI Survey Как Далеко Мы Находимся От AGI? AGI (artificial general intelligence) – это область теоретических исследований искусственного интеллекта, которая стремится создать программное обеспечение с интеллектом, подобным человеческому, и способностью к самообучению. AGI, отличается способностью выполнять разнообразные задачи в реальном мире с эффективностью, сравнимой с человеческим интеллектом, отражает важнейшую веху в развитии искусственного интеллекта. Здесь представлен большой структурированный список обязательных к прочтению статей по AGI, на которые стоит обратить внимание. ▪Github @ai_machinelearning_big_data

🔥 Встречайте CAT3D от Google CAT3D позволяет создавать что угодно в 3D с помощью диффузионных моделей. Достижения в области 3D-реконструкции позволили осуществить высококачественную 3D-съемку, однако для создания 3D-сцены пользователю приходилось собирать от сотен до тысяч изображений. Теперь процесс 3D-реконструкции сильно упрощается. CAT3D использует под капотом воссоздание реального мира с помощью многоракурсной диффузионной модели. CAT3D может создавать целые 3D-сцены всего за одну минуту и превосходит существующие методы создания 3D-сцен. ▶️ Страничка CAT3D 🟡 Arxiv @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Как эффективно использовать явный и неявный фидбек в рекомендательных системах? Расскажет опытный эксперт на открытом практическом уроке от OTUS, где вы: — познакомитесь с двумя типами фидбека от пользователя: явным и неявным; — обучите рекомендательные модели на разных типах фидбека; — сравните их качество. 📌 Вебинар будет полезен дата-сайентистам и ML-спецам, которые хотят расширить область знаний и технологический стек.  Встречаемся 23 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «Machine Learning. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджера OTUS!  💣 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/gF2g/