Data Science | Machinelearning [ru]

Аналитики-разработчики, станьте частью команды GigaChat 10 августа! 💻 Всего за один день вы пройдёте все этапы интервью, познакомитесь с командой и даже получите заветный оффер. Gigachat — мультимодальная языковая модель, способная генерировать тексты любой сложности и стиля, а также создавать изображения. Какие задачи решает команда GigaChat 👇 ✔️ Research: исследование и реализация перспективных подходов обучения, синтеза и фильтрации данных, конструирование метрик и бенчмарков LLM, разработка пайплайнов для решения продуктовых кейсов с помощью больших языковых моделей. ✔️ Code: реализация prod-ready кода по работе с LLM, БД, API. ✔️ Markup: формирование и контроль пайплайнов разметки данных. ✔️ Pretrain: повышение качества pretrain набора данных. ✔️ RL: эксперименты с RL, Reward и DPO подходами. Оставляйте отклик здесь, и до встречи на One Day Offer 10 августа! 😉

​​🖥 Самые интересные статьи за последние дни: • Генерация текстового контента с ИИ: обзор и сравнение моделей • Всё что нужно знать про DuckDB • Какие задачи сегодня решаются с помощью транспортной видеоаналитики

​​🔍Как мы построили сервис, который поможет сократить поиск видео контента в огромной базе данных В этой статье мы расскажем, как мы использовали современные AI-технологии, чтобы сделать поиск видео быстрым и точным. Читать...

⭐️E-CUP — масштабное e-com-соревнование для ML-разработчиков! Реши реальную бизнес-задачу, поборись за призовой фонд в 1 200 000 рублей и секретный подарок для прокачки навыков и карьеры! Регистрируйся до 18 августа 👥 Приглашаем специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков. Решай задачи в стиле команды Ozon Tech — минимум ручных действий, максимум автоматизации. Everything as code! Эксперты хакатона расскажут, как эффективно применять этот подход в своей работе. На выбор — одна из задач, основанных на реальных бизнес-кейсах Ozon Tech: 1️⃣ Создать ML-модель, которая определит, одинаковые ли товары на изображении. 2️⃣ Разработать алгоритм для модерации карточек товаров с признаками нарушений правил площадки. Ключевые этапы: 🔹 1 июля — старт регистрации 🔹 19 августа — публикация задач 🔹 8 сентября — окончание приёма решений 🔹 13 сентября — оглашение победителей Решай задачи в нашем стиле! Не пропусти грандиозное ML-соревнование — присоединяйся к E-CUP

​​😍SeaLLMs 3: Open Foundation и чат-модели больших многоязычных языков для языков Юго-Восточной Азии Модель отлично справляется с такими задачами, как знание мира, математическое обоснование, перевод и следование инструкциям, достигая самой высокой производительности среди моделей аналогичного размера. Используя эффективные методы улучшения языка и специально созданный набор данных для настройки инструкций, SeaLLMs 3 значительно снижает затраты на обучение, сохраняя при этом высокую производительность и универсальность. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​🧠Генерация текстового контента с ИИ: обзор и сравнение моделей В этой статье мы рассмотрим работу различных ИИ-моделей на примере четырех нестандартных промтов, анализируя их сильные стороны, слабости и потенциал для дальнейшего развития. Читать...

❓Готовы узнать, как использовать NoSQL в облаках? Ждём вас на открытом вебинаре «Архитектура и дизайн систем на основе NoSQL в облаках» 1 августа в 20:00 мск, где вы разберете: - основы NoSQL и его применение в облачных средах; - типы и преимущества NoSQL баз данных; - практическое руководство по настройке и развертыванию NoSQL баз данных в популярных облачных платформах; - масштабирование и управление производительностью NoSQL баз данных; - реальные примеры и кейсы. Урок будет полезен разработчикам и архитекторам систем, которые хотят получить теоретические знания и практические навыки для эффективного использования NoSQL баз данных в облаках. Спикер Наталия Титова — опытный аналитик и преподаватель в области баз данных, анализа данных и DS. Старший преподаватель в департаменте прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ. 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/D8c9/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​🚀MIBench: Оценка многомодульных больших языковых моделей на основе нескольких изображений Метод комплексной оценки мелкозернистых возможностей MLLM в сценариях с несколькими изображениями. В частности, MIBench классифицирует многообразные возможности по трем сценариям: многообразное обучение (MII), многомодальный поиск знаний (MKS) и многомодальное контекстное обучение (MIC) и создает 13 задач с общим количеством 13 тыс. аннотированных образцов. Во время построения данных для MII и MKS модель извлекает правильные варианты из ручных аннотаций и создаем сложные отвлекающие факторы для получения вопросов с несколькими вариантами ответов. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​🤖Как ИИ-компании переживают “нефтяной кризис”? Как медийные платформы зарабатывают, не делая почти ничего? В этой статье авто расскажет о том, как ИИ компании переживают кризис данных, а платформы по распространению контента зарабатывают миллиарды долларов, не делая при этом ничего. Читать...

​​🗣Dallah: Мультимодальная большая языковая модель с учетом диалектов для арабского языка Dallah демонстрирует свою способность обрабатывать сложные диалектные взаимодействия, включающие как текстовые, так и визуальные элементы. Модель преуспевает в двух контрольных тестах: один оценивает ее производительность на современном стандартном арабском языке (MSA), а другой специально разработан для оценки диалектных ответов. Помимо надежной работы в задачах мультимодального взаимодействия, Dallah обладает потенциалом проложить путь для дальнейшего развития арабских MLLM-систем, учитывающих диалекты. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​🦆 Всё что нужно знать про DuckDB В этой статье рассказано, как вам может помочь утка при работе с данными, с OLAP-нагрузкой и как она может плавать в вашем Data Lake. Читать...

​​🤩 Diffree: Текстовая визуализация свободных объектов с использованием модели диффузии Модель облегчает текстовое управление добавлением объектов с помощью только текстового управления. Diffree однозначно предсказывает положение нового объекта и выполняет добавление объектов с помощью только текстового руководства. Обширные эксперименты показывают, что Diffree отлично справляется с добавлением новых объектов с высокой степенью успеха, сохраняя при этом последовательность фона, пространственную уместность, а также релевантность и качество объектов. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​😎Какие задачи сегодня решаются с помощью транспортной видеоаналитики В этой статье расскажу, где применяется транспортная видеоаналитика и как технологии из этой отрасли влияют на нашу жизнь. Читать...

​​📸 SV4D: Динамическая генерация 3D-контента с многокадровой и многовидовой согласованностью Модель скрытой диффузии видео для многокадровой и многовидовой согласованной генерации динамического 3D-контента. Учитывая монокулярное эталонное видео, SV4D генерирует новые виды для каждого видеокадра, которые являются временно согласованными. Обширные экспериментальные результаты на нескольких наборах данных и исследования пользователей демонстрируют современную производительность SV4D при синтезе видео с новыми видами, а также при генерации 4D по сравнению с предыдущими работами. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​👤Настройся на RAGAS и настрой RAGAS под себя В этой статье автор расскажет о том, как оценивать RAG-модели и автоматизировать этот процесс под свою задачу. Читать...

​​👨‍💻OpenDevin: открытая платформа для разработчиков программного обеспечения на основе ИИ в качестве универсальных агентов Платформа для разработки мощных и гибких агентов ИИ, которые взаимодействуют с миром аналогично тому, как это делает разработчик-человек: путем написания кода, взаимодействия с командной строкой и просмотра веб-страниц. OpenDevin, выпущенный по разрешительной лицензии MIT, представляет собой общественный проект, охватывающий академическую среду и промышленность, в который внесли вклад более 1,3 тыс. человек от более чем 160 участников, и который будет совершенствоваться в будущем. 🤗 Hugging Face 💾 Arxiv 📂 PDF @Devsp — Подписаться

​​🗣Обучение языковых моделей на примере сервиса протоколирования встреч AiGenda В этой статье хочу рассказать про то, как мы обучаем и дообучаем модели, какие метрики используем. Читать...

Как начать карьеру в Data Science? Поступите в онлайн-магистратуру «Науки о данных» и учитесь у экспертов из экосистемы Сбера и НИТУ МИСИС 🤖 Получите качественное образование, погрузитесь в индустрию и приобретете первый практический опыт по специальности. Вы сможете: 🔆 под руководством практикующих data-экспертов решать реальные бизнес-задачи, 🔆 освоить актуальный стек технологий для развития в аналитике данных или Data Science, 🔆 разработать собственный проект уже в ходе обучения, 🔆 развить мягкие навыки по модели Сбера, 🔆 применить полученные знания на практике в экосистеме Сбера или компаниях-партнерах, 🔆 подтвердить профессиональный уровень дипломом магистра НИТУ МИСИС гособразца. Все обучение онлайн — не нужно ставить на паузу карьеру или переезжать. А еще вам будут доступны все студенческие льготы, включая отсрочку от военной службы. ➡ Подайте заявку, сдайте экзамен — и начинайте учиться уже этой осенью!

​​🖥 Самые интересные публикации за последние дни: • Как визуальные головоломки помогут выявить AGI • SlowFast-LLaVA: надежная не требующая обучения базовая модель для больших языковых моделей видео • Как с помощью supervised fine-tuning кастомизировать LLM

​​🧐Как визуальные головоломки помогут выявить AGI В статье обсуждается ограничения текущих методов оценки интеллекта искусственного интеллекта (AI) и необходимости разработки новых подходов, учитывающих абстракцию и рассуждение. Читать...