Machinelearning

📌Аппаратные требования больших языковых моделей ИИ сокращаются вдвое каждые восемь месяцев ⏩Большие языковые модели, лежащие в основе чат-ботов с искусственным интеллектом, развиваются настолько быстро, что всего за восемь месяцев необходимые им для работы аппаратные ресурсы сокращаются вдвое — сами чипы демонстрируют намного более скромный прогресс. ⏩Существуют два способа повысить производительность систем ИИ, обращает внимание исследователь из Массачусетского технологического института Тамай Бесироглу (Tamay Besiroglu): увеличить размеры больших языковых моделей, что потребует соразмерного увеличения вычислительной мощности, хотя оборудование для ИИ сегодня находится в дефиците; или оптимизировать базовые алгоритмы, чтобы более эффективно применять существующее оборудование. Похоже, нынешние разработчики больших языковых моделей предпочли второй подход. ⏩Учёные проанализировали показатели производительности 231 большой языковой модели, разработанных в период с 2012 по 2023, и обнаружили, что вычислительная мощность, необходимая для их работы, сокращалась в среднем вдвое каждые восемь месяцев. Это значительно быстрее, чем предполагает эмпирический закон Мура, согласно которому число транзисторов на кристалле (мера его производительности) удваивается каждые 18–24 месяца. Исследователи отмечают, что такой рост производительности систем ИИ отчасти связан с оптимизацией кода, хотя точно определить это не получается, потому что алгоритмы ИИ часто не поддаются анализу. Свою роль, конечно, сыграло и развитие аппаратных компонентов ⏩Разница в темпах развития является показателем того, насколько эффективно разработчики больших языковых моделей используют доступные им ресурсы. Бесконечно оптимизировать алгоритмы не получится, считает Бесироглу, и нет ясности, сохранится ли такой темп развития в долгосрочной перспективе. Существуют и опасения, что повышение эффективности моделей может, напротив, увеличить потребление энергии отраслью ИИ, поэтому нельзя заниматься только одним аспектом. @ai_machinelearning_big_data

GIGA R&D Day — конференция по R&D и нейросетям от SberDevices 📍5 апреля | 12:00 | онлайн и офлайн в Москве Будем изучать LLM и CV, распознавать жесты, генерировать вокал и 3D-модели, общаться с книгами и путешествовать по VR-галереи. В программе — 3 секции и 13 выступлений. 📝 LLM+NLP: эксперименты в GigaChat, реализация поиска со ссылками на источники, ранжирование и бенчмарки моделей, ранжирование ответов и mGPT для языков малых народов. 👁 Computer Vision: распознавание языка жестов, генерация и реконструкция 3D-моделей, поиск самых интересных сцен в видео. 🎼Нейрозвук: архитектура синтеза речи, управление тоном и артикуляцией, генерация вокала и пения с аккомпанементом. Также вас ждет дискуссия о ближайших перспективах ИИ и демо-стенды, где можно будет попробовать технологии SberDevices. Для участия необходимо зарегистрироваться. Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893

🌟 Claude 3 Opus сбросила GPT-4 с первого места в рейтинге языковых моделей ⏩Большая языковая модель (LLM) Claude 3 Opus от Anthropic впервые превзошла GPT-4 (модель в основе ChatGPT) от OpenAI на Chatbot Arena — популярной площадке, где пользователи оценивают качество работы чат-ботов. «Король мёртв», — написал в социальной сети X разработчик ПО Ник Добос. ⏩Зашедшим на сайт пользователям Chatbot Arena предлагается ввести запрос, после чего демонстрируются два результата от неуказанных языковых моделей — человек должен выбрать, какой результат нравится больше. Проведя тысячи сравнений, Chatbot Arena заполняет обновляемую рейтинговую таблицу. Сайт управляется исследовательской организацией Large Model Systems Organization (LMSYS ORG), занимающейся открытыми ИИ-моделями. ⏩ «Впервые на вершине рейтинга ИИ-модели не от OpenAI: Opus для сложных задач, Haiku — для вариантов, когда нужно дёшево и быстро. Это обнадёживает — от конкуренции разработчиков все только выиграют. Тем не менее, GPT-4 уже больше года, и конкуренты догнали её только сейчас», — прокомментировал событие независимый исследователь ИИ Саймон Уиллисон (Simon Willison). @machinelearning_interview

🔥Unbounded 3D City Generation🔥 🏙️ CityDreamer 🏙️ композиционная генеративная модель для создания полноценных 3D-городов. ▪ Project: https://infinitescript.com/project/city-dreamer/ ▪Code: https://github.com/hzxie/CityDreamer ▪Demo: https://huggingface.co/spaces/hzxie/ @ai_machinelearning_big_data

☕️ Самые интересные доклады с YaTalks — уже на Яндекс Музыке! Стартовал новый сезон YaTalks: ReRun — подкаст избранных докладов с самой большой технологической конференции Яндекса. Мы собрали их в Техномарафон — совместный спецпроект с командой Яндекс Музыки. Техномарафон будет идти 3 недели, а всего вас ждёт 28 выпусков. На Техномарафоне расскажем, как создавать меняющие мир технологии, не отставать от быстрого развития индустрии и управлять командами опытных, независимых и творческих инженеров. Например: 🔴 Ускоритель в масштабе планеты: как инженеры управляют временем 🔴 Дебаты: AI недооценён или переоценён? 🔴 Человек и проект: как создаётся технологическое чудо 🔴 Свой среди чужих: как выжить в интернациональных командах? Добавляйте Техномарафон в избранное на Яндекс Музыке — скоро выложим ещё много крутых выступлений!

⚡️ DesignEdit: Multi-Layered Latent Decomposition and Fusion for Unified & Accurate Image Editing Microsoft представляет DesignEd it! Это метод редактирования изображений, который позволяет удалять объекты, менять местами предметы, перемещать их, изменять размер, добавлять и переворачивать несколько объектов, панорамировать и масштабировать изображения, удалять объекты с изображений и редактировать плакаты. ▪Github: https://github.com/design-edit/DesignEdit.git ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.14487 ▪Project: https://design-edit.github.io/ @ai_machinelearning_big_data

🌟 ИИ применили для восстановления утраченного полотна Веласкеса ⏩В Испании художник-реставратор Фернандо Санчес Кастильо с помощью нейросети смог воссоздать утраченную при пожаре картину «Изгнание морисков» Веласкеса. Для обучения ИИ он использовал эскиз полотна и описания современников художника. ⏩Веласкес создал «Изгнание морисков» в 1627 году по заказу короля Филиппа IV. Картина изображала изгнание из Испании 300 тысяч перешедших в католичество мусульман из-за возможного предательства. В 1734 году картина была утрачена при пожаре. ⏩ИИ сгенерировал видео продолжительностью чуть более четырёх минут, которое вначале демонстрирует повреждения полотна, но затем постепенно реконструирует его. Этот ролик использовали для воссоздания холста размером 335х274 см. Также художники применили последнюю версию Adobe Photoshop с функциями ИИ. В частности, они использовали «генеративную заливку», чтобы незаметно объединить разные изображения. ⏩Работа заняла более ста часов. Как отмечает Кастильо, 80% работы соответствует «художественному творчеству», а 20% принадлежит ИИ. @ai_machinelearning_big_data

4 апреля в 18:00 на ютуб-канале AvitoTech пройдет собеседование на позицию аналитика в Авито, где вы сможете отвечать на вопросы интервьюера и задавать свои. Вас ждут реальные задачи и кейсы, развернутый фидбек – всё то, что поможет подготовиться к важному этапу. Не упустите возможность узнать больше о том, как пройти интервью! А 6, 7 апреля для самых смелых аналитиков пройдет Weekend Offer в Авито. Оставляйте заявку – готовьтесь быть на высоте! 🚀

🔥 Яндекс представил третье поколение больших языковых моделей YandexGPT YandexGPT 3 Pro, первая нейросетка линейки, уже появилась на Yandex Cloud. Её можно встроить через API, а перед этим, например, самостоятельно дообучить в сервисе ML-разработки Yandex DataSphere под конкретные задачи бизнеса. Стоимость использования новой нейросети снизилась почти в два раза. Перед интеграцией в свои продукты у бизнеса есть возможность протестировать модель в отдельном чате на ограниченном количестве запросов. Для новых пользователей бесплатно доступно 100 запросов. Языковая модель лучше понимает и держит контекст беседы, допускает меньше стилистических и фактических ошибок, а ещё теперь умеет представлять данные в формате JSON (JavaScript Object Notation). @ai_machinelearning_big_data

У VK есть VK Cloud — безопасная платформа для разработки и работы с данными Любая компания может повысить безопасность и надежность своего приложения, разместив его в VK Cloud. Или же вообще разработать ПО с нуля, используя преднастроенные облачные сервисы. 🔹 Все, что нужно для разработки: виртуальные машины, базы данных, Kubernetes, S3-хранилище, бэкапы, решения для машинного обучения и работы с Big Data. 🔹 Аудит, миграция, мониторинг и другие лучшие практики VK от команды опытных инженеров. 🔹 Комплексная защита веб-сервисов от атак и взломов. Зарегистрируйтесь в VK Cloud и получите 3 000 ₽ для тестирования облачных сервисов в течение 60 дней!

⚡️ DBRX, a groundbreaking open-source Large Language Model (LLM) with a staggering 132 billion parameters. Компания Databricks только что представила DBRX, новую модель большого языка с открытым исходным кодом (LM) с ошеломляющими 132 миллиардами параметров. Модель превосходит все открытые модели на большинстве бенчмарков. Вот что вам нужно знать 👇 • DBRX - это новая бесплатная модель искусственного интеллекта с 132 миллиардами параметров. •Может обрабатывать до 32 000 токенов одновременно. •Обучен на 12 триллионах токенов. •Точное следование инструкциям. •С открытым исходным кодом на GitHub. •Интегрирован с HuggingFace. •Оптимизирован для систем NVIDIA. •Расширенная настройка с поддержкой Docker. ▪Github: https://github.com/databricks/dbrx ▪HF: https://huggingface.co/databricks/dbrx-base ▪Demo: https://huggingface.co/spaces/databricks/dbrx-instruct ▪Docs: https://docs.databricks.com/en/machine-learning/foundation-models/index.html @ai_machinelearning_big_data

🚀 Lumiere - это модель пространственно-временной диффузии от Google Research. Используя одно эталонное изображение, Lumiere может создавать видеоролики в нужном вам стиле, используя точно настроенные веса модели преобразования текста в изображение. ▪Узнайте больше о Lumiere → https://lumiere-video.github.io/?utm_source=social ▪Video: https://www.youtube.com/watch?v=wxLr02Dz2Sc&t=2s ▪Paper: https://arxiv.org/abs/2401.12945 @ai_machinelearning_big_data

Узнай первым о GitVerse – платформе для работы с исходным кодом 29 марта в 10:00 на онлайн-презентации «GitVerse: открой вселенную кода» СберТех расскажет о новой функциональности GitVerse. Он представит дорожную карту развития и анонсирует инструменты для повышения продуктивности разработчиков. GitVerse – полностью российский сервис, который позволяет бесплатно создавать проекты с открытым и закрытым кодом, приглашать новых участников и общаться с единомышленниками в ИТ-сообществе. О чем узнают гости мероприятия: · Тренды разработки и роль открытого ПО в современном ИТ · Возможности GitVerse и планы развития · GigaCode – AI-помощник разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект) · Участие комьюнити в проекте · Пакет облачных сервисов и его преимущества для разработчиков · Обзор интересных репозиториев на GitVerse · Реальные кейсы разработки и оптимизации с помощью GitVerse · Общение в прямом эфире Регистрируйся прямо сейчас. Ждем тебя на мероприятии!

🌍 𝗠𝗮𝗷𝗼𝗿 𝗧𝗢𝗠: 𝗣𝗹𝗮𝗻𝗲𝘁 𝗘𝗮𝗿𝘁𝗵 𝗶𝘀 𝗯̶𝗹̶𝘂̶𝗲̶ 𝟱.𝟰𝟬𝟱 𝗚𝗛𝘇 MajorTom-Core-S1RTC новый стандарт изображений со спутников и датасет, который содержит 1 469 955 изображений. 16 ТБ радиометрически откалиброванных изображений. ▪HF: https://huggingface.co/Major-TOM ▪Github: https://github.com/ESA-PhiLab/Major-TOM/ ▪Colab: https://colab.research.google.com/github/ESA-PhiLab/Major-TOM/blob/main/03-Filtering-in-Colab.ipynb ▪Paper: https://www.arxiv.org/abs/2402.12095 ▪MajorTOM-Core-Viewer: https://huggingface.co/spaces/Major-TOM/MajorTOM-Core-Viewer @ai_machinelearning_big_data

☕️ Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation Новый трансформер скрытой диффузии Latte, для генерации видео. Latte сначала извлекает пространственно-временные маркеры из входных видео, а затем использует серию блоков-трансформеров для генерации видео в скрытом пространстве. ▪Github ▪Project ▪Paper @ai_machinelearning_big_data

☕️ Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation Новый трансформер скрытой диффузии Latte, для генерации видео. Latte сначала извлекает пространственно-временные маркеры из входных видео, а затем использует серию блоков-трансформеров для генерации видео в скрытом пространстве. ▪Github ▪Project ▪Paper

📢 Совет для всех, кто работает с данными и увлекается машинным обучением. 📚 Ищите что почитать про данные, диджитал и технологии в Telegram? LEFT JOIN — это маст-хэв медиа о технологиях и данных, где вы найдете самую актуальную информацию о: 🔵 Применение AI-моделей практически во всех областях работы и жизни, 🔵 Фишках SQL и работу с базами данных, 🔵 Стартапы, основанные на нейронных сетях, которые заслуживают не меньшего внимания, чем ChatGPT, 🔵 Как нейронные сети могут упростить работу аналитика данных. 🎙️ Авторы этого канала этой весной запускают четвертый сезон подкаста "Data Heroes" — честные беседы с настоящими супергероями, чья сила в данных. Если вы еще не слушали первые три сезона, то скорее наверстывайте упущенное, это реальный кладезь знаний... 🔜 Подписывайтесь на @leftjoin для увлекательного контента о данных, технологиях и AI! 🚀

🌊 LaVague: automate automation with Large Action Model framework Модель для генерации selenium скриптов для автоматизации интернет-серфинга, действий на сайтах и парсинга🔥 ▪Github: https://github.com/lavague-ai/LaVague ▪Docs: https://docs.lavague.ai/en/latest/docs/ ▪Colab: https://colab.research.google.com/github/lavague-ai/LaVague/blob/main/docs/docs/get- started/quick-tour.ipynb @ai_machinelearning_big_data

🔝 Где искать работу аналитику данных в различные направления DS,SQL, Аналитики и ML Подборка с каналами, где можно найти вакансии или подработку: ▪Data Jobs ▪Data engineering/SQL ▪Python Jobs ▪Папка с вакансиями по различным направлениям ▪Аналитика данных ▪Машинное обучение полная папка 🔎 Полный ресурсов для поиска работы аналитику данных. @sqlhub

🔥 OpenAI готовит революцию в голосовом взаимодействии с техникой ⏩Как стало известно, компания OpenAI не только работает над следующей версией фирменной языковой модели GPT, но и готовит к релизу продвинутый голосовой движок Voice Engine. На запуск нового проекта ранее намекал и Сэм Альтман, глава OpenAI. ⏩Предполагается, что голосовой движок от OpenAI перевернёт представление о взаимодействии с техникой, поскольку он будет понимать человеческую речь так же хорошо, как и другой человек. Это позволит объяснять задачу естественным способом и разными словами, а не конкретными запрограммированными фразами и командами. ⏩Более того, этот голосовой движок потенциально сможет генерировать речь, неотличимую от человеческой. Бывший сотрудник OpenAI Андрей Карпати не исключает появление виртуальных помощников, напоминающих «Джарвиса». Есть даже слухи, что OpenAI готовит какой-то физический продукт с использованием этого движка. Несложно также представить его появление в человекоподобных роботах, как уже было с чат-ботом ChatGPT. ⏩Позже в этом году OpenAI также планирует выпустить нейросеть для генерации реалистичных видео Sora. @ai_machinelearning_big_data