Machinelearning

🗣 DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection and Instruction-Aware Models for Conversational AI. Studio: самая большая и разнообразная коллекция диалоговых датасетов, объединенных в единый формат. 🖥 Github: https://github.com/salesforce/DialogStudio 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.10172v2 🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dialogstudio ai_machinelearning_big_data

❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста? ⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS! На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию. 👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде. Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения. 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/oCXA/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

⭐️ CNOS: A Strong Baseline for CAD-based Novel Object Segmentation Three-stage approach to segment unseen objects in RGB images using their CAD models. CNOS - это простой, но эффективный трехэтапный подход к сегментации объектов. 🖥 Github: https://github.com/nv-nguyen/cnos 📕 Paper: http://arxiv.org/abs/2307.11067 🚀 Dataset: https://bop.felk.cvut.cz/datasets/ ai_machinelearning_big_data

IT — одна из самых высокооплачиваемых сфер. А освоить ее можно уже в школе, не дожидаясь поступления в университет. Никаких скучных лекций — только практика на реальных IT-проектах! Московская школа программистов (МШП) обучает детей IT уже с третьего класса, так что к поступлению в вузы многие из них соответствуют уровню Junior и имеют свое портфолио для будущей работы. Обучение в школе основано на университетской модели: дети изучают набор обязательных основных курсов, а со второго семестра могут выбрать спецкурсы по разным IT-направлениям и найти свою профессию! Учиться можно очно и онлайн из любой точки мира. Переходите по ссылке, чтобы подготовить ребенка к IT-карьере! В подарок после регистрации – Курс английского языка для 5-10 классов. Реклама. Рекламодатель ЧУ ДО "МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ПРОГРАММИСТОВ". ИНН 9715290128. Erid: LdtCKYT95

↗️ L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models Data and code for L-Eval, a comprehensive long context language models evaluation benchmark. Данные и код для L-Eval, комплексноого эталона оценки языковых моделей с длинным контекстом. L-Eval, содержащий 411 длинных документов и более 2000 пар "вопрос-ответ", аннотированных и проверенных авторами вручную, охватывает такие области, как право, финансы, школьные лекции, длинные разговоры, новости, длинные романы. 🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic 🧑‍💻Model: https://huggingface.co/datasets/L4NLP/LEval 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.11088 🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/quality ai_machinelearning_big_data

🐋 FreeWilly, Large And Mighty Instruction Fine-Tuned Models . FreeWilly1 and FreeWilly2 set a new standard in the field of open access Large Language Models. В freeWilly1 используется оригинальная базовая модель LLaMA 65B, которая была тщательно обучена на новом синтетически сгенерированном наборе данных с использованием технологии Supervised Fine-Tune (SFT) в стандартном формате Alpaca. FreeWilly2 использует базовую модель LLaMA 2 70B и достигает производительности, сравнимой с GPT-3.5. ⭐️ Post: https://stability.ai/blog/freewilly-large-instruction-fine-tuned-models 📌 FreeWilly1: https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor 📌 FreeWilly2: https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor ai_machinelearning_big_data

🆓 Free Courses and Guides for Learning Generative AI Бесплатные курсы и руководства по изучению генеративного ИИ 1. Building AI Products with OpenAI — Бесплатный курс от CoRise и OpenAI. 2. Подробное руководство по Prompt Engineering by DAIR.AI 3. LLM Bootcamp - Серия бесплатных лекций от The full Stack по созданию и развертыванию приложений LLM. 4. Что такое модели трансформеров и как они работают: Учебное пособие от Cohere AI. 5. Бесплатный курс от Activeloop на LangChain & Vector Databases in Production. 6. Pinecone learning center — Множество полезных гайдов. 7. Build AI Apps with ChatGPT, Dall-E and GPT-4 — бесплатный курс по Scrimba. 8. Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise — отчет компании Gartner. 9. GPT best practices: Руководство ****OpenAI, в котором рассказывается о стратегии и тактике получения лучших результатов от GPT. 10. OpenAI cookbook by OpenAI — Примеры и руководства по использованию API OpenAI. 11. Prompt injection explained, 12. Generative AI short courses by DeepLearning.AI — Пять коротких курсов по генеративному ИИ, включая LangChain для разработки LLM-приложений, "Как работают диффузионные модели" и др. 13. Generative AI learning path by Google Cloud - серия из 10 курсов по продуктам и технологиям генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания генеративного ИИ в Google Cloud. ai_machinelearning_big_data

Получите профессию NLP-инженера на онлайн-магистратуре “Анализ естественного языка в лингвистике и IT”. На программе вы будете учиться обучать нейросети, учить машины распознавать и анализировать человеческую речь и генерировать ответы. ●Программа ориентирована на обучение с нуля, технический "бэкграунд" не обязателен; ●Обучение очное, но в онлайн-режиме, а обучающимся полагаются студенческие льготы и отсрочка от армии; ●У вас будет доступ к суперкомпьютерному центру CYBERIA от ТГУ, с помощью которого вы сможете обучать нейросети и решать задачи NLP в режиме онлайн; ●А после обучения вы получите очный диплом ТГУ и готовое портфолио для дальнейшего трудоустройства; ●А благодаря господдержке первый год обучения стоит всего 280 р/мес! Успейте записаться на бесплатный подготовительный курс: https://go.skillfactory.ru/ndod3w Реклама - ООО «Скиллфкэтори» Kra248FC3

📌 AlpaGasus: Training A Better Alpaca with Fewer Data The first framework to conduct instruction optimization for black-box LLM like ChatGPT, where Black-box API LLM can only provide textual output. Модель отбора, автоматически определяющая и удаляющая низкокачественные данные с помощью LLM. 🖥 Github: https://github.com/lichang-chen/instructzero ⭐️ Project: https://lichang-chen.github.io/InstructZero/ 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08701v1 ai_machinelearning_big_data

Привет, Чемпион! 🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно! 🎯 Что ты получишь? - Первый русскоязычный курс по соревновательному Data Science с максимальным количеством практики. - Насыщенная программа, содержащая эффективные методы для выбивания максимального качества из твоих ML-моделей. - Более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters. - Большое русскоязычное коммьюнити 400+ студентов курса для совместного прохождения и участия в соревнованиях. - Поддержка преподавателей и даже собственный мерч курса за успехи. 🚀 На канале курса проводим еженедельные открытые вебинары, на которых разбираем решения победителей чемпионатов и делаем обзоры предстоящих соревнований. 🔗 Подписывайся на TG канал, чтобы узнать подробности о курсе, а также следить за открытыми вебинарами и другими активностями. 🔥Скидка 10% по промокоду: TGLETO (Сработает только при переходе по ссылке)

🔥 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models Llama 2 collection of pretrained and fine-tuned large language models (LLMs). Новая Llama 2 в открытом доступе . Доступны предварительно обученные и настроенные модели с параметрами от 7B до 70B. Llama 2 превосходит модели с открытым исходным кодом в большинстве протестированных бенчмарков и, судя по оценке полезности и безопасности, может стать достойной заменой моделям с закрытым исходным кодом. 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/llama ⭐️ Demo: https://huggingface.co/blog/llama2 🤗Hugging face: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b 📕 Paper: https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ ai_machinelearning_big_data

💬 Text2Cinemagraph: Synthesizing Artistic Cinemagraphs from Text Полностью автоматизированный метод Text2Cinemagraph для создания синемаграфов из текстового описания с учетом различных художественных стилей. 🖥 Github: https://github.com/text2cinemagraph/text2cinemagraph 🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.03190.pdf 🚀 Project: https://text2cinemagraph.github.io/website/ ai_machinelearning_big_data

Как бороться с утечкой данных в машинном обучении Команда VK Cloud перевела статью о том, как информация из тестового датасета ошибочно попадает в обучающий, какие у этого могут быть последствия. В статье описываются примеры реальных датасетов со способами предотвращения утечки данных: проверки вручную, пайплайнами, перекрёстным контролем и др. 🔗 Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/746360/ ai_machinelearning_big_data

🔥 Artificial Intelligence for Science (AIRS) AIRS - это коллекция инструментов с открытым исходным кодом, датасетов ии для науки в квантовых системах. •OpenQM: AI for Quantum Mechanics •OpenDFT: AI for Density Functional Theory •OpenMol: AI for Small Molecules •OpenProt: AI for Protein Science •OpenMat: AI for Materials Science •OpenMI: AI for Molecular Interactions •OpenPDE: AI for Partial Differential Equations 🖥 Github: https://github.com/divelab/AIRS 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08423 ⭐️ Website: https://www.air4.science/ 📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/atom3d ai_machinelearning_big_data

🔥Открываем новые горизонты в машинном обучении! Присоединяйтесь 25 июля в 20:00 к открытому уроку «TD Learning и Q-learning». Это возможность протестировать новый онлайн-курс «Reinforcement Learning» в OTUS и начать изучать это перспективное направление. 📌Вместе с экспертом-практиком мы: — погрузимся во временно-разностное обучение и Q-learning; — поговорим об основных идеях обучения с подкреплением, которые делают алгоритм RL более гибким и эффективным; — разберем алгоритм SARSA с различными примерами реализации; — обсудим сильные и слабые стороны каждого решения. 👉🏻Регистрация для участия https://otus.pw/mPt2/ Урок будет полезен DS/ML/DL специалистам, IT-специалистам, которые хотят погрузиться в обучение с подкреплением. После вебинара курс можно приобрести удобным для вас способом. Нативная интеграция. Информация о продукте на сайте www.otus.ru

✔ Fine-tuning Stable Diffusion Models on Intel CPUs This post will show you how to fine-tune a Stable Diffusion model on an Intel Sapphire Rapids CPU cluster. В этом посте показано, как провести тонкую настройку модели Stable Diffusion на кластере процессоров Intel Sapphire Rapids. Настройка с помощью текстовой инверсии - техники, которая требует лишь небольшого количества изображений-примеров. https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-finetuning-intel 📌 Post: https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-finetuning-intel ⭐️ Diffusers documentation: https://huggingface.co/docs/diffusers 📌 Optimum Intel documentation: https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/intel/inference 🖥 Intel IPEX on GitHub: https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch ai_machinelearning_big_data

Салют, GigaChat! One Day Offer для NLP инженеров, разработчиков и исследователей уровня Middle/Senior/Senior++ состоится уже 22 июля 📢 А это значит, что всего за один день вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с командой, забрать оффер и начать работу над нашей большой языковой моделью GigaChat и амбициозными продуктами на его основе. Чем именно вам предстоит заниматься? 👉 Делать претрейн моделей. 👉 Обучать SOTA модели для решения задач NLP. 👉 Создавать наши основные NLP модели: GigaChat, Intent Recognition, NER, Smart Home и другие. 👉 Делать распознавание и синтез речи, выявлять ключевые слова и шумовые события. 👉 Совершенствовать существующие инструменты ИИ и создавать новые. 👉 Работать в новом кластере с большим числом A100'ых. Ваши шансы на оффер выше, если у вас есть профильное техническое образование и опыт работы от трех лет. Переходите по ссылке и регистрируйтесь на One Day Offer 💚

🔈 Urhythmic: Rhythm Modeling for Voice Conversion Unsupervised Rhythm Modeling for Voice Conversion. Проект для изменения исходного голоса на другие, позволяющая моделировать ритм речи. 🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic 🖥 Documentation: https://colab.research.google.com/github/bshall/urhythmic/blob/main/urhythmic_demo.ipynb 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.06040v1 🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vctk ai_machinelearning_big_data

🌄 Kandinsky 2.2 попал в Diffusers Kandinsky 2.2 - это генеративная модель от Сбера, создающая изображения по текстовому описанию. Обновление привело к увеличению количества доступного функционала (ControlNet, Outpainting х2 и др.) Diffusers — это известный и крупнейший фреймворк генеративных моделей. Его используют такие инструменты и библиотеки, как DreamFusion, Segment Anything, ML Stable Diffusion (by Apple) и другие. Kandinsky 2.2 попал в основной репозиторий Diffusers на GitHub. 🖥 Github: https://github.com/huggingface/diffusers ai_machinelearning_big_data

🧭 OpenCompass OpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (LLaMA, ChatGLM2, ChatGPT, Claude, etc) over 50+ datasets. OpenCompass - это платформа для оценки LLM моделей, поддерживающая широкий спектр моделей (LLaMA, ChatGLM2, ChatGPT, Claude и др.) на 50+ наборах данных. Благодаря мощным алгоритмам и интуитивно понятному интерфейсу OpenCompass позволяет легко оценить качество и эффективность ваших моделей НЛП. 🖥 Github: https://github.com/InternLM/opencompass 🖥 Documentation: https://opencompass.readthedocs.io/en/latest/ 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.06281v1 🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench ai_machinelearning_big_data