Machinelearning

🌟 LLaVaOLMBitNet1B: первая тернарная мультимодальная LLM от IntelLabs. LLaVaOLMoBitnet1B - мультимодальная модель, способная принимать в качестве входных данных изображение + текст (запрос) и отдавать согласованные текстовые ответы на выходе. Архитектура модели состоит из 3-х частей: 🟢CLIP ViT-L/14 на 100М параметров, состоящий из 24 слоев с размером скрытого слоя 1024; 🟢MLP, состоящий из 2-х линейных слоев с размером скрытого слоя 2048 с активацией GELU; 🟢Тернарная LLM (OLMoBitNet1B) с 1.1 миллиардом параметров, состоящая из 16 слоев, в которых все линейные слои заменены на слои BitLinear158. Модель была обучена в 2 фазы. Первая - предварительное обучение для выравнивания функций и вторая фаза - тонкой настройки инструкций. Фаза предварительного обучения состояла из 1 эпохи на отфильтрованном наборе данных 595 тыс. концептуальных текстовых аннотаций, с обновлением весов только проекционного слоя. Для второй фазы точной настройки инструкций использовалась 1 эпоха с набором данных LLaVa-Instruct-150K с обновлением и весов слоя проекции и весов LLM. ⚠️ Примечание: Модель в репозитории IntelLabs на Huggingface находится в режиме акцепта доступа. После отправки запроса пройдет какое-то время, прежде чем владелец репозитория одобрит запрос. ▶️Локальная установка и запуск:

# Clone repositry
git clone https://huggingface.co/IntelLabs/LlavaOLMoBitnet1B

# Move to folder & intall requirements
cd LlavaOLMoBitnet1B
pip install -r requirements.txt

# Run inference
python llava_olmo.py

▶️Чтобы задать свой промпт и указать путь до целевого изображения, измените параметры в файле llava_olmo.py:

text = "Be concise. Describe what is in the image"

url = "https://URL_TO_IMAGE.jpg"

📌Лицензирование : Apache 2.0 License. 🟡Arxiv 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI #Intel #ML #LlavaBitNet

Новостной дайджест ✔️ Groq запустила LLaVA v1.5 7B, мультимодальную модель, которая работает в 4 раза быстрее, чем GPT-4o от OpenAI. LLaVA v1.5 7B может отвечать на вопросы по изображениям, генерировать подписи и вступать в диалог с использованием текста, голоса и картинок. Это первый опыт Groq с мультимодальными моделями, и более высокая скорость инференса в задачах с изображениями, аудио и текста может привести к созданию более совершенных ассистентов ИИ. Groq предлагает эту модель бесплатно в режиме "Preview Mode" для разработчиков. groq.com ✔️ Deep Seek-V2.5: open-source модель, сочетающая функции чата и понимание кода. DeepSeek выпустила DeepSeek-V2.5, мердж своих моделей DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2. DeepSeek-V2.5 унаследовала способности от оригинальных моделей к общению и работе с кодом и улучшила производительность в задачах написания текстов и следования инструкциям за счет более точного следования предпочтениям человека. Модель показала высокие результаты в нескольких бенчмарках, особенно в тестах на китайском и английском языках. в DeepSeek-V2.5 были сделаны улучшения в области безопасности и генерации кода: уменьшено влияние политик безопасности на обычные вопросы и на 5,1 % улучшен результат в заданиях на завершение кода. Модель доступна онлайн и на HuggingFace. platform.deepseek.com ✔️ vLLM v0.6.0: 2,7-кратное повышение пропускной способности и 5-кратное сокращение задержки. vLLM выпустила новую версию v0.6.0, которая значительно быстрее и эффективней по сравнению с предыдущей версией. Это достигнуто благодаря серии оптимизаций: разделение API-сервера и движка инференса, пакетная планировка нескольких потоков вывода одновременно и асинхронная обработка инференса. blog.vllm.ai ✔️ Релиз фреймворка SGLang v0.3: 7-кратное ускорение DeepSeek MLA, 1,5-кратное ускорение torch.compile, поддержка LLaVA-OneVision. SGLang - это фреймворк для LLM и VLM. Он делает взаимодействие с моделями быстрым и контролируемым за счет совместной разработки бэкэндной среды и фронтэнда. В версии SGLang v0.3 получил поддержку оптимизаций для MLA: поглощение весов, групповые ядра декодирования, FP8 batched MatMul и FP8 KV cache quantization. Вторым важным обновлением является интеграция torch.compile для линейных/нормальных/активационных слоев и объединение его FlashInfer attention и sampling kernels. Torch.compile включен для размеров пакетов от 1 до 32 и поддерживает непрерывную пакетную обработку, а так же RadixAttention для кэширования префиксов. lmsys.org ✔️ Chatbot Arena, на которую опирается AI-сообщество, не самый лучший бенчмарк. Бенчмарк, созданный LMSYS, стал популярным инструментом для сравнения производительности различных моделей ИИ, но его методология вызывает вопросы о репрезентативности и объективности результатов. Основная проблема Chatbot Arena заключается в том, что он полагается на субъективные оценки пользователей, которые могут предпочитать определенный стиль ответов или не замечать галлюцинации модели. LMSYS пытается смягчить эти предубеждения, используя автоматизированные системы оценки, такие как MT-Bench and Arena-Hard-Auto, которые используют модели OpenAI GPT-4 и GPT-4 Turbo для ранжирования качества ответов. Однако, эффективность этих систем в полной мере не доказана. Растущие коммерческие связи LMSYS и спонсорство от венчурных фирм, инвестирующих в некоторые из тестируемых моделей, также вызывают вопросы о беспристрастности платформы. techcrunch.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 OpenVLA: Open-Source Vision-Language-Action модели. OpenVLA - набор моделей с 7млрд. параметров, которые предназначены для универсального управления роботами. OpenVLA состоит из комбинации визуальных энкодеров SigLIP, DinoV2 и языковой модели Llama 2, выступающей в качестве основы. Обучение производилось на наборе данных Open-X, который состоит из 970 тыс. траекторий манипуляций в различных средах. Модели принимают на вход языковую инструкцию и изображение рабочей области с камеры робота. Затем, OpenVLA предсказывает нормализированные действия робота, состоящие из 7-DoF дельт конечных эффекторов в виде координатных положений (x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper). Для выполнения на реальной роботизированной платформе действия должны быть де-нормализованы с учетом статистики, вычисляемой для каждого робота и каждого набора данных. OpenVLA готовы к использованию для управления роботами в комбинациях действий и обстановках, если они схожи с действиями и задачами, которые присутствуют в Open-X (например, для сред BridgeV2 с роботом Widow-X). Модели не умеют самообучаться на условиях, не представленных в предварительном обучении; для решения таких случаев разработчики подготовили подробные инструкции по самостоятельному дообучению на вашем наборе демонстраций. Семейство OpenVLA состоит из 5 модификаций базовой OpenVLA-7B: 🟢openvla-7b-prismatic - адаптация для использования с Prismatic VLMs project codebase; 🟢openvla-7b-finetuned-libero-spatial - - файнтюн с помощью LoRA на датасете LIBERO-Spatial бенчмарка LIBERO; 🟢openvla-7b-finetuned-libero-object - файнтюн с помощью LoRA на датасете LIBERO-Object; 🟢openvla/openvla-7b-finetuned-libero-10 - файнтюн с помощью LoRA на датасете LIBERO-10 (Long). ▶️Установка :

# Create venv 
conda create -n openvla python=3.10 -y
conda activate openvla

# Install PyTorch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia -y

# Clone and install the openvla repo
git clone https://github.com/openvla/openvla.git
cd openvla
pip install -e .

# for training only
# Install Flash Attention 2
pip install packaging ninja
ninja --version; echo $? # --> should return code "0"
pip install "flash-attn==2.5.5" --no-build-isolation

📌Лицензирование : MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Набор моделей 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #OpetVLA #Robotics

🌟 MAPF-GPT: Имитационное обучение для многоагентного поиска путей. MAPF-GPT - это метод решения задачи планирования движения агентов (MAPF) с помощью обучения с подкреплением. Он включает в себя четыре основных этапа: создание сценариев MAPF, генерацию решений, токенизацию решений и выполнение основного цикла обучения. Практическая ценность MAPF-GPT - его способность решать задачи многоагентного планирования маршрутов в децентрализованном режиме, без необходимости в дополнительных модулях коммуникации или планирования. Эти способности делают MAPF-GPT перспективным решением для реальных секторов: склады и логистические центры, транспортные системы, железнодорожная диспетчеризация и другие сферы, где требуется координация движения множества агентов в общем пространстве. Для создания сценариев MAPF используется инструмент POGEMA (Probabilistic Obstacle Generation and Environment Modeling Algorithm), который позволяет генерировать карты с препятствиями и создавать экземпляры задачи MAPF. Для обучения моделей было создано 3,75 миллиона экземпляров задачи MAPF на картах размером от 17x17 до 21x21 с 16, 24 или 32 агентами. За генерацию решений отвечает алгоритм La-CAM (Learning-based Constraint Acquisition and Modeling), - один из лучших решателей задачи MAPF. Алгоритм генерирует планы движения для каждого агента, которые затем используются для создания пар "наблюдение-действие". Токенизация решений преобразует пары "наблюдение-действие" в последовательность специальных символов, которые затем используются для обучения модели. Модель состоит из 256 токенов, которые кодируют местное наблюдение агента. Первая часть наблюдения включает в себя информацию о карте в окрестности агента, а вторая часть включает в себя информацию об агенте и ближайших агентах. Всего в словаре используется 67 различных токенов, включая токены для числовых значений (стоимость пути), и токены для буквальных значений (действия). Диапазон числовых значений составляет [-20. .. 20], в соответствии с размерами карт, используемых в наборе данных для обучения. Командой разработки метода представлены 3 модели: 🟢MAPF-GPT-2M. 2 млн. параметров, время обучения 12 часов, самая компактная и эффективная по ресурсам. Подходит для простых задач; 🟢MAPF-GPT-6M. 6 млн. параметров, время обучения - 50 часов, баланс между точностью и производительностью; 🟢MAPF-GPT-85M. 85 млн. параметров, время обучения - 85 часов, самая крупная и лучшая по качеству решений модель в наборе. 📌Лицензирование : MIT License. 🟡Arxiv 🟡Набор моделей 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MAPF #MIPT

🤯 Llama 3 Reflection 70 превосходит, AnthropicAI Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o.👀 1️⃣ Алгоритм начинает с вывода своих рассуждений в тегах <thinking>. 2️⃣ Если модель обнаруживает ошибку в своих рассуждениях, она использует теги <reflection> в разделе <thinking>, чтобы сигнализировать об этом и попытаться исправить себя. 3️⃣ Удовлетворившись своими рассуждениями, модель предоставляет окончательный ответ в тегах <output>. Результаты модели: 🏆 89,9% MMLU, 79,7% MATH, 90,1% IFEval > Sonnet 3.5, GPT-4o 🥇 Лучший в мире открытый LLM (на момент выпуска) 🦙 Обучен на базе Llama 3.1 70B Instruct с новыми специальными токенами для <мышления>, <рефлексии>, <вывода> 🚀 405B модель в разработке, ожидается, что это будет лучшая из существующих моделей 🤗 Доступна на HF 📚 Набор данных и отчет об обучении будут готовы на следующей неделе. Модель: https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B @ai_machinelearning_big_data #llama #opensource #llm

Новостной дайджест ✔️ Anthropic запускает тарифный план Claude Enterprise для корпоративных клиентов. Anthropic предлагает новый план подписки для Claude, ориентированный на корпоративных клиентов, предлагая административный контроль и повышенную безопасность. Claude Enterprise поможет проанализировать информацию, ответить на вопросы о ней, создать графики и простые веб-страницы или действовать как корпоративный AI-ассистент. План также включает в себя функции Projects и Artifacts, где реализована функция совместной работы с контентом. План Claude Enterprise отличается от существующих решений на рынке. Например, контекстное окно в Claude Enterprise - 500 000 токенов. ChatGPT Enterprise и подписка Claude Team предлагают контекстные окна размером меньше половины, чем Claude Enterprise. techcrunch.com ✔️ Dell и Red Hat объявили о сотрудничестве и поддержке бекэнда для open-source AI. Основная цель сотрудничества - предоставить пользователям более простой и безопасный способ разработки, тестирования и развертывания языковых и генеративных моделей. RHEL AI объединяет лицензированные LLM Granite от IBM Research, инструменты выравнивания моделей, основанные на методологии LAB (Large-scale Alignment for chatBots), и подход к разработке моделей в рамках проекта InstructLab. Решение RHEL AI реализовано в виде загрузочного образа Red Hat Enterprise Linux (RHEL) для развертывания на отдельных серверах в гибридном облаке и включено в состав Red Hat OpenShift AI, гибридной облачной платформы для MLOps. RHEL AI на серверах Dell PowerEdge будет доступен в третьем квартале 2024 года. devopsdigest.com ✔️ Microsoft объявила о выпуске Copilot+ на ПК в ноябре 2024 г. Пользователи смогут получить доступ к функциям Copilot+: Live Captions, Windows Studio Effects и Cocreator в Paint. Новые функции Copilot+ будут доступны через бесплатные обновления Windows на ПК с процессорами AMD (включая новые Ryzen AI 300), Intel (включая новые Core Ultra 200V), Qualcomm Snapdragon X Elite и X Plus, разработанных экосистемными партнерами Microsoft - Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Samsung. blogs.windows.com ✔️ Биогибридные роботы, управляемые электрофизиологическими импульсами мицелия грибов. Исследователи из Корнеллского университета создали экспериментальных биогибридных роботов, которые могут потенциально реагировать на окружающую среду лучше, чем их полностью синтетические аналоги. Команда использовала грибные мицелии, которые имеют способность чувствовать химические и биологические сигналы и реагировать на множество входных данных. Они разработали систему, которая может записывать и обрабатывать электрофизиологическую активность мицелия в режиме реального времени и преобразовывать ее в цифровой сигнал управления, передаваемый на исполнительные узлы робота. Были построены 2 робота : мягкий робот в форме паука и колесный робот. Роботы выполнили три эксперимента, в которых они реагировали на естественные сигналы мицелия и на внешние стимулы (ультрафиолетовый свет). В университете надеются, что их разработка может привести к созданию роботов, которые могут взаимодействовать с окружающей средой более естественным образом. news.cornell.edu ✔️ Проект EnsLoss: Стохастические калиброванные ансамбли потерь для предотвращения переоценки при классификации. EnsLoss, новый метод объединения потерь, который расширяет концепцию коллективного обучения и позволяет объединять потери в рамках эмпирической минимизации риска (ERM). В отличие от существующих методов объединения, EnsLoss сохраняет "легитимность" объединенных потерь, т.е. обеспечивает свойства сonvexity and calibration (CC). В репозитории описан набор экспериментов, которые демонстрируют эффективность предлагаемого метода по сравнению с существующими методами, основанными на фиксированной функции потерь, а также оценивают его совместимость с другими методами регуляризации. github.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

😖 Google DeepMind только что выпустили еще один крутой биотех инструмент с искусственным интеллектом: AlphaProteo Это AI для разработки новых белков. Он поможет в разработке лекарств, для лечения рака, аутоиммунных заболеваний, а так же лечения множества других заболеваний 🧬 Ученые предрекают возможность создания нового белкового материала, который будет связываться с белками, участвующими в передаче сигналов между раковыми клетками, нарушая их функцию и вызывая их гибель Исследователи смогу смоделировать и лучше понять, как функционируют биологические системы, сэкономить время на исследованиях, усовершенствовать разработку лекарств и многое другое. 🧵 Анонс Статья @ai_machinelearning_big_data #deepmind #ai #ml #biology #biotech

⚡️ Yi-Coder: Семейство специализированных моделей для программирования. Yi-Coder - это серия LLM с открытым исходным кодом, которые предназначены для программирования. Модели Yi-Coder выпущены в двух размерностях: 1,5 млрд и 9 млрд параметров с контекстным окном в 128 тысяч токенов. Доступны базовая и чат-версия: 🟢Yi-Coder-9B; 🟢Yi-Coder-9B-Chat; 🟠Yi-Coder-1.5B; 🟠Yi-Coder-1.5B-Chat. Модели основаны на LLM Yi-9B и обучались на 2.4 трлн. токенов, полученных из наборов данных Github и CommonCrawl. Yi-Coder обладают знаниями 52 языков программирования. В бенчмарке LiveCodeBench Yi-Coder-9B-Chat достиг показателя в 23.4%, что больше, чем у моделей с большим числом параметров, например: DeepSeek-Coder-33B-Instruct и CodeLLama-34B-Instruct. Использование моделей Yi-Coder всех версий поддерживается в Transformers и vLLM. Подробные руководства по системному промптингу, artifacts-style прототипированию в виде web-страницы, конвертации текстового запроса в SQL-Query, инструкцию по файнтюну и квантованию можно найти в репозитории проекта на Github. ▶️Установка:

# Clone repository
git clone https://github.com/01-ai/Yi-Coder.git
cd Yi-Coder

# Install requirements
pip install -r requirements.txt

📌Лицензирование : Apache 2.0 License. 🟡Arxiv 🟡Набор моделей 🟡Сообщество в Discord 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #YiCoder

⚡12 сентября в 20.00 мск приглашаем на открытый урок курса Reinforcement Learning, где разберем продвинутые подходы к обучению нейросетей и узнаем как технологично разрабатываются чат-боты и контекстный поиск на примере кейсов open ai. 🎓Во время эфира рассмотрим: - ключевые подходы обучения с подкреплением для нейросетей;  - кейсы современных RL архитектур для контекстных поисковых приложений и чат- ботов; - практический пример решения задачи контекстного поиска. 👉Регистрация https://otus.pw/3UPS/?erid=LjN8JvMaV Обучение на курсе позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем. При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа.

Новостной дайджест ✔️ AMD назначает ветерана ИИ-индустрии на пост вице-президента. AMD объявила о назначении Кита Стайера старшим вице-президентом глобального рынка ИИ. Стайер имеет более 30 лет опыта работы в технологическом бизнесе и развитии рынков, технической инженерии и обеспечения ответственной разработки ИИ. Ранее он занимал пост вице-президента международных инициатив в области ИИ в компании NVIDIA. Он будет работать под руководством генерального директора AMD, Лисы Су. finance.yahoo.com ✔️ Intel выпускает серию процессоров Core Ultra 200V "Lunar Lake". Серия "Lunar Lake" предназначена для конкуренции с процессорами Arm, используемыми в устройствах Apple и Microsoft. По словам производителя, это самые эффективные процессоры x86 на данный момент. Процессоры Core Ultra 200V получили снижение энергопотребления до 50% по сравнению с предыдущими поколениями, повышение производительности до 120 TOPS за счет комбинации CPU, GPU и NPU. Новинки оснащены четвертым поколением NPU, которое в 4 раза мощнее своего предшественника, а также новой графической архитектурой Xe2, на 30% более производительной предыдущей версии GPU. Процессоры Core Ultra 200V будут использоваться в потребительских устройствах на базе Intel Evo от Acer, ASUS, Dell Technologies, HP, Lenovo, LG, MSI и Samsung. Устройства с новыми процессорами будут доступны для предварительного заказа с сегодняшнего дня, а в продаже появятся 24 сентября. Все устройства с процессорами Core Ultra 200V и последней версией Windows будут иметь право на бесплатное обновление функций Copilot+ PC. intel.com ✔️ Чеклист: Что нужно для достижения успеха в обеспечении безопасности ИИ? Большая статья Sam Bowman, руководителя исследовательского подразделения Anthropic, в которой он высказывает предположение о том, чего должны добиться разработчики для обеспечения безопасности ИИ в процессе создания сверхчеловеческого AI. sleepinyourhat.github.io ✔️ Hugging Face заключил сотрудничество с TruffleHog для поиска чувствительных данных. Hugging Face интегрировала TruffleHog в свою экосистему для сканирования репозиториев на наличие секретов, таких как учетные данные, токены и ключи шифрования. Если обнаружен подтвержденный секрет, пользователь получает уведомление по электронной почте. Hugging Face создала собственный сканер TruffleHog, который дает возможность пользователям сканировать свои модели, наборы данных и Spaces на наличие секретов. huggingface.co ✔️ Проект Graphiti: Графы темпоральных знаний на основе LLM. Graphiti - инструмент создания и запроса графов знаний, которые развиваются с течением времени. Граф знаний - это сеть взаимосвязанных фактов, они были широко изучены для поиска информации. Уникальность Graphiti заключается в ее способности автономно строить граф знаний, обрабатывая изменяющиеся отношения и сохраняя исторический контекст. Демо проекта help.getzep.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️Idefics3: обновление мультимодальной модели от Huggingface. Hugging Face представила новую модель Idefics3-8B-Llama3, созданную на базе siglip-so400m и Llama 3.1-8B-Instruct , которая может работать с произвольными последовательностями изображений и текста. Эта модель умеет отвечать на вопросы об изображениях, описывать визуальный контент, создавать истории на основе нескольких изображений и даже работать как чистая языковая модель без визуальных входных данных. Idefics3 значительно улучшает возможности своих предшественников, Idefics1 и Idefics2, особенно в области распознавания текста на изображениях (OCR), понимания документов и визуального рассуждения. Новая модель использует 169 визуальных токенов для кодирования изображения размером 364x364 пикселей. Каждое изображение делится на несколько блоков, которые затем кодируются отдельно. Для тонкой настройки модели использовались датасеты: The Cauldron и Docmatix. В бенчмарках MMMU, MathVista и DocVQA Idefics3 показывает лучшие результаты по сравнению с Idefics2. ⚠️ Idefics3 поддерживает только английский язык и не подвергалась этапу RLHF alignment, поэтому она может не всегда следовать промпту или справляться с СoT-задачами самостоятельно. Однако это не значит, что она не способен на это. Добавление префикса к assistant's response, например, "Let's think step" для рассуждения или <html> для генерации HTML-кода, может значительно улучшить инференс на практике. Также имеет практический смысл поиграть с параметром "температура" в non-greedy mode. 📌Лицензирование : Apache 2.0 🟡Модель 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI #MLLM #ML #Idefics3

🌟 Яндекс представил бета-версию нейросети YandexART (Vi) для создания реалистичных видео с движущимися объектами. Yandex AI Rendering Technology (YandexART) — диффузионная нейросеть, которая создаёт и улучшает изображения и анимацию в ответ на текстовые запросы. В более ранних версиях модель обучили прорабатывать мелкие детали при генерации контента, а также работать в заданном художественном стиле и создавать фотореалистичные портреты. YandexART (Vi) же научилась воссоздавать реалистичные движения, а также учитывать связь между кадрами — благодаря этому генерируемые видео получаются более цельными и плавными. Чтобы нейросеть могла справляться с этой задачей, её обучили на роликах с движущимися объектами, например, с едущим автомобилем или крадущимся котом. ▪️Хабр @ai_machinelearning_big_data #AI #ML

🌟 ICRT : Внутриконтекстное обучение имитации действия с помощью предсказания следующего токена. In-Context Robot Transformer (ICRT) - модель, которая позволяет роботу выполнять новые задачи, интерпретируя контекстную информацию, предоставленную во время демонстрационной фазы, без обновления параметров базовой политики. ICRT представляет собой причинно-следственный трансформер, который выполняет автоматический прогноз сенсомоторных траекторий без использования лингвистических данных или функции вознаграждения. Он позволяет гибко и без обучения выполнять новые задачи на основе наблюдений изображений, действий и состояний, собранных с помощью телеопераций человека. Модель состоит из трех частей: предварительно обученного кодировщика изображений, серии проекторов для каждой из входных модальностей и каузального трансформера: 🟠Кодировщик изображений обрабатывает разноплановые наблюдения через трансформер, который был обучен на смеси данных ImageNet и Open X-Embodiment 🟠Проекторы преобразуют наблюдения, состояние робота и действия в общее латентное пространство для последующего моделирования 🟠Трансформер принимает на вход последовательность токенов, представляющих состояние робота и действия, и производит выходные данные, которые используются для управления роботом. Для предварительного обучения модели использовался датасет DROID и созданный вручную мультизадачный датасет ICRT-Multi-Task (ICRT-MT - 1098 траекторий, 26 задач с 6 примитивами), который использовался в этапе дообучения. Результаты экспериментов показывают, что ICRT способен обобщать незнакомые задачи и объекты, даже в средах, которые отличаются от демонстрационных. ▶️Установка:

# Create & activate venv
conda create -n icrt python=3.10 -y
conda activate icrt

# Install torch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia 
conda install -c conda-forge ffmpeg

# Clone the Repository
git clone https://github.com/Max-Fu/icrt.git
cd icrt

# Install required packages
pip install -e .

# Install git-lfs 
sudo apt install git-lfs
git lfs install

# Download checkpoints
git clone git@hf.co:mlfu7/ICRT checkpoints

Пример инференса приведен в ноутбуке inference.ipynb. Перед его запуском обязательно ознакомьтесь с рекомендациями по загрузке и созданию собственного датасета. 📌Лицензирование : Apache 2.0 License. 🟡Arxiv 🟡Dataset 🟡Модель 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Robotics #ICRT

Событие для тех, кто хочет развиваться в робототехнике! 🤖 14 сентября центр робототехники Сбера проводит One Day Offer для DevOps- и MLOps-инженеров. Это возможность погрузиться в мир передовых технологий и получить заветный оффер всего за один день! Центр проводит исследования, создаёт роботов, применяя искусственный интеллект, и работает по направлениям манипуляции, роботизации логистики, мобильных и антропоморфных роботов. Задачи DevOps: ✔️ конфигурация систем разработки, тестирования, средств автоматизации и ИТ-инфраструктуры ✔️ оборачивание кода в docker образы и развёртывание контейнеров в Kubernetes ✔️ обеспечение мониторинга и выявление узких мест в работе систем Задачи MLOps: ✔️ создание и внедрение MLOps-практик для исследований в направлениях RL, инференса LLM ✔️ настройка инструментов отслеживания жизненного цикла моделей (ClearML, MLFlow, DVC и т. п.) ✔️ развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM для ChatGPT-like решений) Если для вас это не просто слова, откликайтесь по ссылке!

Новостной дайджест ✔️ Чат-боты больших языковых моделей усиливают ложные воспоминания человека. Воздействие ИИ на появление ложных воспоминаний человека - актуальное направление исследований, особенно в контексте потенциального применения ИИ в деликатных сферах, таких как полицейская работа. Эксперимент с 200 участниками показал: чат-бот на основе LLM вызывал в 3 раза больше ложных воспоминаний, чем у контрольной группы, которая не общалась с чат-ботами. 36,4% ответов участников, взаимодействовавших с LLM, содержали заблуждения. Через неделю уверенность в этих ложных воспоминаниях все еще оставалась высокой. Исследование выявило факторы риска: меньший опыт общения с чат-ботами, знакомство с другими технологиями ИИ и интерес к расследованиям преступлений увеличивали вероятность формирования ложных воспоминаний. Результаты показывают необходимость этических политик при внедрении ИИ-технологий в реальных сферах деятельности. media.mit.edu ✔️ Самообучающийся алгоритм AI делает прогнозы на результаты матчей NFL сезона 2024 года. Алгоритм использовал исторические данные и текущие тенденции для определения наиболее вероятных исходов каждого матча. В результате он сделал прогнозы формата: "against the spread", "over-under", и "money line" для каждого матча первого тура сезона. AI использовал математические модели для анализа данных и выявления закономерностей в результатах матчей. Он учитывал различные факторы - состав команд, тренерский опыт и текущие травмы игроков. Прогнозы алгоритма могут быть полезны для болельщиков и любителей спорта, которые хотят получить более точную информацию о результатах матчей. cbssports.com ✔️ OpenAI планирует создавать собственные чипы на базе готовящегося к выпуску техпроцесса A16 от TSMC. Создание собственных чипов позволит OpenAI оптимизировать свою архитектуру для работы с моделями AI, что приведет к увеличению производительности и снижению энергопотребления при эксплуатации. Также, свое производство позволит компании иметь полный контроль над объемами и поставками оборудования и, как следствие, снизить риски в логистике. Планы OpenAI по созданию собственных чипов являются частью более широкой стратегии компании по развитию своих технологий AI. yahoo.com ✔️ GenAI для редактирования ДНК. Profluent Bio создали OpenCRISPR-1, улучшенную версию предыдущей системы CRISPR для редактирования генов. OpenCRISPR-1 использует LLM, обученную на более чем миллионе оперонов CRISPR и предназначен в первую очередь для понимания структур и создания новых белковых структур. OpenCRISPR-1 показал такую же эффективность в декомпозиции ДНК, как и существующие модели, но при этом он допускал меньше ошибок. Разработчики выложили OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию и использованию системы в будущих исследованиях. OpenCRISPR-1 поможет лечить генетические заболевания наиболее безопасным, быстрым и персонализированным способом. Несмотря на то, что до практического применения еще далеко, подобные инструменты открывают возможности для создания индивидуальных генных редакторов. crisprmedicinenews.com ✔️ Clearview AI оштрафована голландскими властями за базу данных распознавания лиц. Голландское агентство по защите данных (Dutch DPA) оштрафовало компанию Clearview AI на 30,5 миллионов евро за создание незаконной базы данных лиц. База данных содержит миллиарды фотографий лиц, включая лица голландских граждан. Clearview AI предлагает услуги по распознаванию лиц и собирает данные из социальных сетей. По мнению Dutch DPA, использование услуг Clearview AI также является незаконным и может привести к штрафам для организаций. Компания Clearview AI уже получала штрафы от регулирующих органов Великобритании, Австралии, Франции и Италии. Апелляцию на штраф голландских властей компания пока не подавала. euronews.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 Mini-Omni : Мультимодальная речевая модель. Mini-Omni - open-source MMLM, которая умеет ввод-вывод речи в режиме реального времени. Она построена по предложенному в исследовании методу "Any Model Can Talk", который позволяет добавлять речевые возможности к существующим LLM с минимальными изменениями в их архитектуре. Функциональные возможности модели: 🟢speech-to-speech в реальном времени. Не требуются дополнительные модели ASR или TTS; 🟢генерация текста и аудио одновременно; 🟢потоковое воспроизведение аудио; 🟢пакетное преобразование "speech-to-text" и "speech-to-speech". Mini-Omni основана на LLM Qwen2-0.5B с трансформерной архитектурой, состоящей из 24 блоков и internal dimension 896. Для кодирования речи используется Whisper-small encoder, а для распознавания и синтеза речи добавлены адаптеры ASR, связанные с двухслойной MLP, и ТТS, который добавляет 6 дополнительных трасформерных блоков к существующим у Qwen2. Mini-Omni обучалась на датасетах Libritts, VCTK, Multilingual LibriSpeech, Open-Orca, Moss’s SFT, Alpaca-GPT4 и другие. Общий объем данных составил около 8000 часов речевых данных и 2 миллиона текстовых записей. В бенчмарках Mini-Omn продемонстрировала отличные результаты в задачах распознавания речи, немного уступая Whisper-small и VITA. ▶️Установка:

# Create & activate venv
conda create -n omni python=3.10
conda activate omni

# Clone the Repository
git clone https://github.com/gpt-omni/mini-omni.git
cd mini-omni

# Install required packages
pip install -r requirements.txt

# start server
python3 server.py --ip '0.0.0.0' --port 60808

Запуск с Streamlit UI:

# run streamlit with PyAudio
pip install PyAudio==0.2.14
API_URL=http://0.0.0.0:60808/chat streamlit run webui/omni_streamlit.py

Запуск с Gradio UI:

API_URL=http://0.0.0.0:60808/chat python3 webui/omni_gradio.py

📌Лицензирование : MIT License. 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡Модель 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #Speech2Speech #MiniOmni

Курсы от Центрального университета для тех, кто уже многое видел в ML, DL и ИИ для углубленной прокачки навыков! Университет открыл курсы дополнительного образования с интенсивной программой уровня второго курса магистратуры и большим количеством практики. Обучение проходит по вечерам или по субботам, занятия можно посещать как оффлайн в московском кампусе, так и онлайн. Выбирайте от одного до четырех курсов из списка: – Рекомендательные системы; – компьютерное зрение; – обработка естественного языка; – прогнозирование временных рядов. Подробнее о курсах и университете здесь. Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

🌟 MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении. MLR-Copilot - это фреймворк, в которой LLM имитируют мыслительные процессы ресечера, разработанная для повышения производительности исследований в области машинного обучения за счет генерации и реализации исследовательских идей. Все начинается с исследовательской работы, в ходе которой MLR-Copilot генерирует и проверяет эти идеи. В процессу участвует встроенный механизм обратной связи с человеком, что в совокупности помогает достичь реальных результатов исследования. MLR-Copilot работает в три интегрированных этапа: 🟢Генерация исследовательских идей: LLM-агенты генерируют исследовательские гипотезы и экспериментальные планы на основе предоставленных в качестве входных данных исследовательских работ. 🟢Реализация эксперимента: преобразование экспериментальных планов в выполнимые эксперименты с использованием полученного кода прототипа и моделей. 🟢Выполнение реализации: запускаются эксперименты с механизмами обратной связи от человека и итеративной отладки. ⚠️ MLR-Copilot работает только с онлайн-сервисами LLM ( OpenAI, Anthropic, Huggingface) в качестве агентов, для использования Вам будет необходим API-Key соответствующего сервиса. 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡Google Collab (инференс) 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #Copilot #MLTool #LLM

Новостной дайджест ✔️ Laion перевыпустит датасет Laion 5B. Laion 5B - крупнейший открытый набор данных изображений в интернете. Он был изъят из публичного доступа из-за претензий о содержавшихся в нем неуместных и неэтических изображениях. Новый набор данных, Re-LAION-5B создан в сотрудничестве Laion с организациями Internet Watch Foundation (IWF) и Canadian Center for Child Protection (C3P). В процессе обновления было удалено 2236 ссылок, которые были идентифицированы как потенциально ведущие к подозрительному контенту. Новый набор данных Re-LAION-5B содержит 5,5 миллиардов пар текст-ссылка-изображение и будет доступен для скачивания в двух версиях: Re-LAION-5B research и Re-LAION-5B research-safe под лицензией Apache 2.0. laion.ai ✔️ Pixar следующего поколения: как искусственный интеллект объединит фильмы и игры. Большая статья о будущем анимационной индустрии и её трансформации благодаря новым технологиям на сайте венчурного фонда Andreessen Horowitz. Основное внимание статьи уделяется тому, как искусственный интеллект и другие цифровые инструменты меняют процесс создания анимации. Авторы приводят примеры стартапов и компаний, которые уже используют технологии ИИ для создания высококачественной анимации с меньшими затратами времени и ресурсов. Предполагается, что такие изменения могут привести к появлению новых форматов контента и расширению возможностей для независимых аниматоров. a16z.com ✔️ Sam Altman, Bill Gates и создатель Youtube примут участие в TВ-шоу на канале ABC. Oprah Winfrey анонсировала новый спецвыпуск о будущем искусственного интеллекта "AI and the Future of Us". В шоу примут участие : генеральный директор OpenAI Sam Altman, Bill Gates, Директор ФБР Christopher Wray и создатель Youtube Marques Brownlee. В программе будут обсуждаться основы ИИ, его влияние на образование, здравоохранение и другие отрасли, а также его потенциальное воздействие на правоохранительные органы и национальную безопасность. На шоу будут продемонстрированы существующие продукты со встроенным ИИ. Шоу выйдет в эфир на канале ABC 12 сентября в 20:00 EST и будет доступна для просмотра на платформе Hulu на следующий день. Участие в шоу Oprah Winfrey является признаком того, что ИИ становится все более популярной и важной темой в обществе. techradar.com ✔️ Новая архитектура нейронных сетей может сделать ИИ более понятными. Новая архитектура нейронных сетей, Kolmogorov-Arnold Networks (KANs), может сделать искусственный интеллект более интерпретируемым. KANs отличаются от традиционных нейронных сетей тем, что они используют более простые и понятные человеку функции для преобразования входных данных. Эксперименты, проведенные в MIT и других институтах показали, что KANs могут быть более точными чем традиционные нейронные сети, но обучение KANs требует больше времени и вычислительных ресурсов, чем традиционные нейронные сети. technologyreview.com ✔️ Новый метод непрерывного дообучения моделей компьютерного зрения и языка. В опубликованном исследовании предложен новый подход к непрерывному дообучению зрительных и языковых моделей, который учитывает реальные требования их развертыванию в практических приложениях. Исследование включает в себя четыре направления: влияния различных комбинаций данных и порядка их поступления на процесс дообучения, сравнение различных методов дообучения, изучение влияния мета-LR и планировщиков на процесс дообучения и анализ влияния масштабирования модели и вычислительных ресурсов на процесс дообучения. Результаты исследования дают практические рекомендации для непрерывного дообучения моделей. Дополнительно, предложена концепция платформы FoMo-in-Flux, которая будет оценивать эффективность методов дообучения. arxiv.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🌟 GuideLLM: Оценка и анализ производительности LLM в реальных условиях. GuideLLM - инструмент для оценки и оптимизации развертывания LLM. Моделируя рабочие нагрузки по инференсу в реальных условиях, GuideLLM помогает оценить производительность, потребности в ресурсах и принять решение по необходимой аппаратной конфигурации для запуска LLM. Возможности : 🟢Оценка производительности: анализируйте инференс LLM при различных сценариях нагрузки; 🟢Оптимизация ресурсов: определите наиболее подходящие конфигурации оборудования для оптимальной работы целевой модели; 🟢Оценка затрат: понимание финансовых последствий различных стратегий развертывания и принятие обоснованных решений для минимизации затрат; 🟢Тестирование масштабируемости: имитация масштабирования с большим количеством одновременных пользователей. Для использования GuideLLM требуется OpenAI-совместимый сервер, например, vLLM. Целевая модель для оценки может быть размещена как локально, так и в сети. ▶️ Установка и запуск на примере оценки квантованной Llama-3.1-8B :

# Установка из pip
pip install guidellm

# Запуск модели в vLLM
vllm serve "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16"

# Запуск GuideLLM
guidellm \
  --target "http://localhost:8000/v1" \
  --model "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16" \
  --data-type emulated \
  --data "prompt_tokens=512,generated_tokens=128"

По умолчанию, GuideLLM проводит серию оценок производительности с разной частотой запросов, каждая из которых длится 120 секунд, и результаты выводятся в терминал. После завершения оценки GuideLLM подведет итоги, в том числе - метрики эффективности. ✔️ Опции CLI и среды для настройки метрик: 🟠продолжительность выполнения каждого бенчмарка; 🟠количество одновременных запросов; 🟠частота запросов; 🟠тип выполнения оценки, 🟠выбор источника данных для оценки; Документация к находится в стадии разработки. Полный набор опций запуска и конфигурирования GuideLLM можно посмотреть командами guidellm --help и guidellm-config 📌Лицензирование : Apache 2.0 License. 🖥Github [ Stars: 33 | Issues: 2 | Forks: 1] @ai_machinelearning_big_data #AI #Guidellm #MLTool #LLM #Benchmark