Data Science | Machinelearning [ru]

🖥 Самые интересные статьи за последние дни: • Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI) • Как настроить LLM на локальном сервере? Пошаговое руководство для ML-специалистов • Геймдев и ИИ: как нейросети меняют правила игры

🤨Можно ли доверять GPT-4o конфиденциальные данные? В этой статье мы разберемся в политике конфиденциальности Open AI и выясняем, почему эксперты окрестили GPT-4o «турбопылесосом данных». Читать...

🔍MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models Обучаемый метод обрезки, который устанавливает полуструктурированную разреженность в LLM, направленный на снижение вычислительных издержек во время вывода. Вместо разработки нового критерия важности MaskLLM явно моделирует шаблоны N:M как обучаемое распределение с помощью выборки Gumbel Softmax. Этот подход облегчает сквозное обучение на больших наборах данных. Он позволяет настраивать маски для безпотерьного применения разреженности 2:4 к нижестоящим задачам или доменам. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

🔒Безопасность приложений больших языковых моделей (LLM, GenAI) В этой статье мы рассмотрим основные стратегии защиты ваших моделей и приложений искусственного интеллекта. Читать...

⚡️ IT-обучение теперь в Telegram! В cвязи с недавнем замедлением Ютуба — лучшие обучающие каналы переехали в Telegram Вот каналы для айтишников: 🖥 Data Science: @DataScience 📱 Python: @Python 📱 GitHub: @GitHub ⚙️ Backend: @Backend 🤓 Общее айти: @portalToIT 📱 Frontend: @Frontend 👩‍💻 Java: @Java 👩‍💻 C#: @Csharp 👩‍💻 С/С++: @Cpp 🖥 Базы Данных & SQL: @SQL 👩‍💻 Golang: @Golang 🖥 PHP: @PHP 👩‍💻 Моб. разработка: @MobDev 👩‍💻 Разработка игр: @GameDev 👩‍💻 DevOps: @DevOps 🤔 Хакинг & ИБ: @InfoSec 🐞 Тестирование: @QA 📱 Маркетинг: @Marketing 🖥 Дизайн: @Design ➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять

🤨Как настроить LLM на локальном сервере? Пошаговое руководство для ML-специалистов В этой статье мы рассмотрим инструменты для оптимизации расходов, включая квантизацию и LoRA-адаптеры. Читать...

🤖Геймдев и ИИ: как нейросети меняют правила игры В этой статье мы рассмотрим различные аспекты применения ИИ в индустрии, его влияние на будущее видеоигр и даже рассмотрим первый в мире нейросетевой игровой движок. Читать...

Разбираешься в AI? Покажи, на что способен – прими участие в международном соревновании AI Journey Contest. Призовой фонд – более 8 миллионов рублей! Задачи, как всегда, масштабные и амбициозные. Участникам предстоит работать с SOTA-технологиями, выбрав одну или несколько из предложенных задач: ✔ Emotional FusionBrain 4.0 — создать мультимодальную модель, которая умеет круто понимать видео, отвечает на сложные вопросы и «чувствует» человеческие эмоции. ✔ Multiagent AI — разработать мультиагентную RL-систему, где агенты будут объединяться в различные схемы кооперации при решении задач. Эта задача суперполезна для научных исследований. ✔ Embodied AI — сделать робота-помощника, который будет решать сложные задачи взаимодействия с окружающей средой и человеком, общаясь на естественном языке. ✔ E-com AI Assistant — используя LLM GigaChat, создать AI-ассистента, который сможет рекомендовать пользователям релевантные товары для покупки на маркетплейсе Мегамаркет. Кстати, в решении задач тебе может помочь нейросетевая модель GigaChat и другие AI-разработки Сбера! Следующий шаг в развитии AI – за тобой! Переходи по ссылке, регистрируйся и успей решить задачи до 28 октября! Соревнование проводится при поддержке Института AIRI.

🧐Что такое Sampling method и как он работает в моделях нейросети Stable Diffusion В этой статье мы рассмотрим метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX. Читать...

😎DreamWaltz-G: Expressive 3D Gaussian Avatars from Skeleton-Guided 2D Diffusion Новая обучающая структура для генерации анимируемых 3D-аватаров из текста. Ядро этой структуры лежит в скелетно-управляемой перегонке оценок и гибридном 3D-представлении гауссова аватара. В частности, предлагаемая скелетно-управляемая перегонка оценок интегрирует элементы управления скелета из 3D-шаблонов человека в 2D-модели диффузии, повышая согласованность надзора SDS с точки зрения вида и позы человека. Это облегчает генерацию высококачественных аватаров, смягчая такие проблемы, как множественные лица, дополнительные конечности и размытие. Обширные эксперименты показывают, что DreamWaltz-G очень эффективен в создании и анимации 3D-аватаров, превосходя существующие методы как по визуальному качеству, так и по выразительности анимации. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

🖥 Самые интересные статьи за последние дни: • От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей • Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer • Полный гид по бенчмаркам LLM

🤙Полный гид по бенчмаркам LLM В этой статье мы рассмотрим подробный каталог бенчмарков, разбитый на категории по сложности, динамике, целям оценки, спецификациям конечных задач и типам рисков. Читать...

❓Хотите узнать, как улучшить производительность вашего PostgreSQL-сервера и создавать собственные расширения? Ждём вас на открытом уроке уже сегодня в 20:00 мск, где мы разберем: - архитектуру PostgreSQL-сервера и влияние параметров конфигурации на использование памяти; - роль планировщика и как тонкий тюнинг базы данных может повысить производительность; - как создать собственное расширение и использовать pg_plan_inspector для оптимизации high-load развертываний. Встречаемся в преддверии старта курса «PostgreSQL. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6Zsv/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

😎Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer. Читать...

🔒Шифруй то, шифруй это, или LLM под замком В этой статье мы поговорим о безопасном обращении с коммерческим контентом, шифровании данных, моделях и подходах к безопасному обращению и встраиванию коммерческих данных в модель. Читать...

🤩От промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей В этой статье расскажу, как мы разделяем разные уровни адаптации, что делаем на каждом из них и когда переходим на следующий. Читать...

👥 Как мы генерируем GPT-нейросетями миллиарды объявлений на малом количестве GPU В этой статье автор рассказывает о соединении тяжёлых процессингов и GPU‑вычислений. Как реализовали высоконагруженный процессинг, который обрабатывает миллиарды товаров и превращает их в объявления, используя тяжёлые модели, такие как YandexGPT, DSSM, CatBoost и другие. Оказывается, связать тяжёлый процессинг и инференс моделей вполне реально, даже когда нагрузка в процессинге превышает возможности вашего сервиса. Читать…

🖥 Самые интересные статьи за последние дни: • Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ • Поиск данных, прокачанная тренировка и судейская оценка. Как с минимальными ресурсами улучшить качество дообучения LLM • Встречаем нейроредактор в Браузере, или Как мы учили LLM-модели помогать пользователям с текстами

🤩о1: почему новая GPT от OpenAI — это не хайп, а переход к новой парадигме в ИИ В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ. Читать...

🤖Quantinuum о своём прогрессе в создании квантового ИИ В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ. Читать...