Machinelearning

09 мая 2024 10:12

⚡️ You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Large Language Models

Microsoft только что представили инструмент You Only Cache Once: Decoder-Decoder : архитектура Decoder-Decoder для больших языковых моделей

YOCO существенно снижает потребление памяти GPU и состоит из двух компонентов - cross decoder'а, объединенного с self-decoder'ом.

Self-decoder кодирует глобальные кэши
значений ключей (KV), которые повторно используются cross decoder'ом с механизмом cross-attention.

Результаты экспериментов показывают, что YOCO достигает более высокой производительности по сравнению с архитектурой Трансформеров при различных настройках масштабирования размера модели и количества обучающих токенов, подробнее тут.

▪Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/YOCO
▪ABS: https://arxiv.org/abs/2405.05254

#microsoft

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 мая 2024 17:32

🚀 На Хабре вышел гайд о том, как внедрять YandexGPT API в свои продукты

Команда AllSee показала, как они реализовали SDK для быстрой интеграции YandexGPT в python-приложение. Попутно показали, что модель даёт похожий на ChatGPT результат по метрикам, но при этом её дешевле использовать в своих проектах.

Пользуйтесь )

▪️ Habr: https://habr.com/ru/articles/812979/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 мая 2024 10:23

🌟 Introduction to Granite Code Models

IBM выпустили Granite Code Models: семейство моделей Open Foundation для интеллектуального анализа и генерации кода

Все модели Granite Code выпущены под лицензией Apache 2.0.

Модели Granite превосходят модели с открытым исходным кодом по всем параметрам. На рисунке показано, как Granite-8B-CodeBase превосходит Mistral-7B, LLama-3-8B и другие модели с открытым исходным кодом в трех задачах кодинга. Полные оценки можно найти здесь.

Модели отлично справляются с задачами генерации кода, исправления багов объяснения кода, генерации документации к кода.

- Размер моделей варьируется от 3B до 34B параметров
- Обученных на 3-4 тыс. токенах, полученных из 116 языков программирования

▪Github: https://github.com/ibm-granite/granite-code-models
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2405.04324
▪HF: https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-code-models-6624c5cec322e4c148c8b330

#llm #codegeneration

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 мая 2024 08:11

Эффективный метод быстрого освоения ChatGPT.

Обучение нейронной сети и создание правильных промптов – это длительный процесс, который требует значительного времени.

Здесь разработан краткий курс из 5 уроков по ChatGPT. После его завершения вы сможете создать 9 нейронных сетей, которые помогут вам:

- находить ошибки и оптимизировать код
- генерировать посты в Телеграме
- создавать заголовки для рекламы
- делегировать рутинные задачи нейронке

Вы также сможете разработать своих собственных нейро-помощников для продаж, маркетинга и других целей.

Бесплатный доступ предоставляется сразу после регистрации.

Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8K921a

Machinelearning

07 мая 2024 12:24

🌟 TrustLLM для оценивания ответов LLM

TrustLLM — инструмент на Python для комплексного исследования ответов от LLM.
TrustLLM рассматривает 6 аспектов ответов: правдивость, безопасность, этичность, соблюдение конфиденциальности и другие.

В этом документе подробно объясняется, как использовать инструмент для оценки эффективности собственных моделей.

pip install trustllm

Machinelearning

06 мая 2024 12:02

⚡️OpenDevin

OpenDevin — это open-source проект, цель которого - воспроизвести Devin, автономного AI-программиста, способного выполнять сложные инженерные задачи и активно сотрудничать с пользователями в проектах по разработке ПО.

OpenDevin стремится повторить, улучшить и усовершенствовать Devin.

Запуск OpenDevin с помощью Docker:

# The directory you want OpenDevin to modify. MUST be an absolute path!
export WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace

docker run \
    --pull=always \
    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
    -p 3000:3000 \
    --add-host host.docker.internal=host-gateway \
    ghcr.io/opendevin/opendevin:0.5

Machinelearning

06 мая 2024 09:04

⚡️ Quivr — "Obsidian" с ИИ

Quivr — это open-source локальная и приватная альтернатива OpenAI GPTs и ChatGPT.

Позволяет извлекать информацию из локальных файлов (PDF, CSV, Excel, Word, аудио, видео...), используя Langchain, GPT 3.5/4 turbo, Private, Anthropic, VertexAI, Ollama, LLMs, Groq.
Даёт возможность легко делится своей базой знаний через публичную ссылку.

Quivr работает в автономном режиме, поэтому вы можете получить доступ к своим данным в любое время и в любом месте.

🖥 GitHub
🟡 Страничка Quivr

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

05 мая 2024 11:34

🧑‍💻 StarCoder2-Instruct: Fully Transparent and Permissive Self-Alignment for Code Generation

StarCoder2-Instruct - это первый полностью самонастраивающийся LLM-разработчик кода с помощью конвейера Hugging Face.

Этот конвейер использует StarCoder2-15B для генерации тысяч пар "промпт-ответ", которые затем используются для точной настройки StarCoder-15B без каких-либо человеческих аннотаций или дистиллированных данных из огромных и проприетарных LLM.

StarCoder2-15B-Instruct набрал 72,6 балла по шкале HumanEval и даже превосходит CodeLlama-70B-Instruct с ее 72,0 балла !

Оценки на LiveCodeBench показывают, что самонастраивающаяся модель работает даже лучше, чем та же модель, обученная на основе данных, полученных из GPT-4, это означает, что LLM может более эффективно учиться на собственных данных.

▪Blog: https://huggingface.co/blog/sc2-instruct
▪Model: https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1
▪Dataset: https://huggingface.co/datasets/bigcode/self-oss-instruct-sc2-exec-filter-50k
▪Code: https://github.com/bigcode-project/starcoder2-self-align

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 мая 2024 11:57

⚡️ Google just dropped Code Gemma 1.1 7B IT 🔥

СЮРПРИЗ: Google только что выпустила Code Gemma 1.1 7B IT 🔥

Модели постепенно становятся все совершеннее в генерации кода .

Значительный прогресс достигнут для C#, Go, Python 🐍

Вместе с версией 7B они также выпустили обновленную базовую модель 2B.

Наслаждайтесь!

• 7B: https://huggingface.co/google/codegemma-1.1-7b-it
• 2B: https://huggingface.co/google/codegemma-1.1-2b
• Report: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/codegemma_report.pdf

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 мая 2024 14:16

🚀 AI2 presents WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild

Новый крутой датасет - Wild Chat, состоящий 1 миллиона реальных взаимодействий пользователей с ChatGPT, характеризующихся широким спектром языков и разнообразием промптов.

Он был собран путем предоставления бесплатного доступа всем желающим к ChatGPT и GPT-4 в обмен на сбор истории чатов.

Используя этот датасет, разработчики создали бота WildLlama-7b-user-assistant на базе Llama-2, который способен предсказывать как промптов пользователя, так и ответы, которые может выбрать Chatgpt.

Пользуйтесь )

• proj: https://wildchat.allen.ai
• abs: https://arxiv.org/abs/2405.01470

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 мая 2024 10:46

🔥 Prometheus-Eval 🔥

Prometheus 2: Языковая модель с открытым исходным кодом, специализирующаяся на оценке других языковых моделей.

По сравнению с Prometheus 1 (13B), Prometheus 2 (8x7B) - обеспечивает более точные оценки моделей и также поддерживает оценку в формате попарного ранжирования (относительной классификации)!

На 8 бенчмарках Prometheus 2 демонстрирует наивысшую корреляцию с оценками, сделанными экспертами.

⚡ Поддерживает оценку Prometheus, GPT-4 и Claude-3 🚀 ⚡

pip install prometheus-eval

Machinelearning

02 мая 2024 15:02

🌟 OSWorld — среда для оценки мультимодальных AI-агентов

OSWorld — это первая в своем роде масштабируемая среда для мультимодальных агентов, поддерживающая постановку задач, оценку на основе выполнения и интерактивное обучение в разных операционных системах.
OSWorld может служить унифицированной средой для оценки бессрочных компьютерных задач, включающих произвольные
приложения.

🖥 GitHub
🟡 Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 мая 2024 10:58

⚡️ ExecuTorch Alpha: Taking LLMs and AI to the Edge

PyTorch выпустили новую версию своего инструмента - ExecuTorch alpha.

Он предназначен для развертывания больших языковых моделей и запуска моделей на Edge девайсах.

Edge ML - это технология, которая приближает алгоритмы машинного обучения к источнику данных, что значительно сокращает задержку и улучшает возможности обработки данных в реальном времени.

ExecuTorch позволяет эффективно запускать Llama 2 7B и Llama 3 8B (и другие модели) на телефонах iPhone 15 Pro, iPhone 15 ProMax, Samsung Galaxy S22, S23 и S24 и других современных устройствах.

Разработчики постоянно улучшают производительность на разных edge девайсах и добавляют новые модели.
Здесь можно посмотреть тесты производительности.

• Announce
• Github

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

30 апреля 2024 20:27

🐇📚 Alice’s Adventures in a
differentiable wonderland: Aprimer on designing neural networks

Алиса отправляется в дифференцируемую страну чудес!* 🔥

Новая бесплатная книга по проектированию нейронных сетей.

Отправляемся в увлекательное приключение по миру математики нс, от самых азов до трансформеров.

Отличный баланс между теорией и кодом, с историческими справками и описанием современных тенденций развития нс.

Приятный бонус это красивый дизайн и приятные иллюстрации.

Отличное приключение на выходные)
.
📓 Book

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

30 апреля 2024 09:20

🖥 Gpt2-chatbot = Gpt-5 ?

Появился новый загадочный LLM под названием “gpt2-chatbot”, который невероятно хорошо справляется с широком спектром задач.

Пользователи reddit уверены, что создатели модели - OpenAI и таким образом они тестируют GPT-5 или GPT-4.5.

Модель выдает рабочий код высочайшего качества на всех популярных языках, решает олимпиадные задачи по математике, физике, на недоступном ранее уровне и демонстрирует высокое качество рассуждений и логики.

GPT-4 тоже тестили подобным образом внутри Bing Chat, так что это вполне может быть новая модель OpenAI.

Вот как вы можете попробовать ее бесплатно и оценить модель сами:

- перейдите по ссылке: http://chat.lmsys.org

- перейдите во вкладку “Direct Chat”.

- введите свой промпт.

На видео сравниваем GPT-4 Turbo и Gpt2-chatbot. Отправляем запрос на создание игры на JS в одном HTML-документе.

Первое видео результат работы - GPT-4 Turbo, Второе - Gpt2-chatbot.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 мая 2024 19:17

🧬 AlphaFold 3 predicts the structure and interactions of all of life’s molecules

Google DeepMind представили Alpha Fold3, новую модель искусственного интеллекта, которая предсказывает структуру и взаимодействия молекул.

Благодаря точному прогнозированию структуры белков, ДНК, РНК и многого другого, а также того, как они взаимодействуют, наше понимание биологического мира может выйти на новый уровень, а в практическом применение поможет разработке новых лекарств.

Эта революционная модель, может предсказывать структуру и взаимодействия всех молекул жизни с беспрецедентной точностью.

На основе входного списка молекул Alpha Fold3 генерирует их общую трехмерную структуру, показывая, как они сочетаются друг с другом. Программа моделирует крупные биомолекулы, такие как белки, ДНК и РНК, а также небольшие молекулы, также известные как лиганды.

Кроме того, Alpha Fold3 может моделировать химические модификации этих молекул, которые контролируют здоровое функционирование клеток, нарушение которых может привести к различным заболеваниям.

Теперь для учёные со всего мира могут работать с AlphaFold 3 совершенно бесплатно.

▪Blog: https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
▪Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w
▪Two Minute Papers: https://www.youtube.com/watch?v=Mz7Qp73lj9o

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 мая 2024 15:03

🔉 AudioSeal is the state of art audio watermarking model

Audio Seal - это SOTA для добавления метаданных на аудио и распознавания их, предназначенная для локального распознавания речи, сгенерированной искусственным интеллектом.

Инструмент прост в настройке и работает молниеносно.

Audioseal обеспечивает самые современные характеристики распознавания как естественной, так и синтетической речи, обеспечивает незначительное изменение качества сигнала и устойчив ко многим типам редактирования аудио.

Audioseal значительно превосходит существующие модели по скорости обнаружения.

pip install audioseal

Machinelearning

08 мая 2024 09:11

➡ Новости: теперь вы можете публиковать свои модели прямо из Keras API в Kaggle или huggingface!

Вот руководство по началу работы на любой из платформ → https://developers.googleblog.com/en/publish-your-keras-models-on-kaggle-and-hugging-face/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 мая 2024 16:43

💥 New tools to help researchers study content authenticity by OpenAi

OpenAi запускает для тестов новый классификатор, который поможет идентифицировать контент, созданный DALLE 3.

В этом году они уже начали добавлять метаданные CPAN ко всем изображениям, созданным и отредактированным DALE 3, в ChatGPT и OpenAI API.

Они также планируют интегрировать метаданные C2PA для Sora, когда модель будет выпущена.

▪ Почитать подробнее можно здесь

#openai #dalle3

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 мая 2024 12:30

🔥Machine learning Interview Questions

Вопросы и ответы с собеседований.

Большая, подборка вопросов и ответов с собеседований по ML, Data Science,Ai, статистике, теории вероятностей python, SQL.

ML
▪100 вопросов c собесов по машинному обучению 2024
▪Сборник ответов с собесов по машинному обучению от FAANG, Snapchat, LinkedIn.
▪Facebook. Вопросы по машинному обучению 2024 год
▪Google руководство по прохождению собеса в 2024 году
▪ Подготовка к собеседованию по ML: ответы на основные вопросы
▪ 14 типичных вопросов с собеседования по ML
▪ Вопросы для собеседования на позицию ML-инженера
▪ Решения вступительных испытаний в ШАД
▪ Решения вступительных испытаний в ШАД архив
▪AI Interviews at Apple, OpenAI, Bloomberg & JP Morgan – What to Expect
▪Apple Machine Learning Engineer (MLE) Interview Guide
▪Junior ML-инженер | Выпуск 1 | Собеседование
▪Успешное собеседование в Яндекс
▪Как я проходил собеседования на Machine Learning Engineer
NLP
▪100 вопросов и ответов для интервью по NLP
▪Топ-50 вопросов собеседований NLP
▪ Вопросы по NLP 2024 года
DS
▪Материалы для подготовки к интервью data science
▪ Вопросы/ответы DS
▪100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
▪Временные ряды. Топ 50 вопросов
Python
▪100 вопросов для подготовки к собесу Python
▪ 50 вопросов по PyTorch
▪45 Вопросов с собеседований Pandas
▪400 самых популярных вопросов-ответов для Python-разработчика.
▪100 вопросов видео
▪LeetCode Pandas
AI
▪30 вопросов промпт инжинирингу
▪ 15 вопросов по LLM и AI
▪27 Вопросов по Chatgpt
Math
▪ Вопросы с собеседований по статистике
▪ Вопросы по теории вероятности
▪ LeetCode: разные решения с кодом
▪Top 75 Statistics Interview Questions
▪40 вопросов по статистике с собеседований на должность Data Scientist
▪Statistics Interview Questions & Answers for Data Scientists
SQL
▪Задачи с собеседований SQL

Подборка будет постепенно обновляться, делитесь в комментариях полезными ресурсами, которые стоит сюда добавить.

#interview #вопросыссобесов #ml #ds

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 мая 2024 10:02

Pytup в Нижнем Новгороде 1 июня

Вас ждёт большая конференция по Python-разработке Pytup.

В программе — выступления спикеров, новости языка, актуальные кейсы экспертов и, конечно, нетворкинг.

Узнаете, как создать платформу для обработки данных в вашей IT-компании или микросервис обработки геометрических данных. А ещё послушаете крутые доклады, получите ответы на вопросы и пообщаетесь со спикерами и коллегами.

Зарегистрироваться на Pytup! 💛

Machinelearning

05 мая 2024 15:52

📌 The Possibilities of AI [Entire Talk] - Sam Altman (OpenAI)

3 дня назаю в Стэнфорде Сэм Альтман поделился своими мыслями об искусственном интеллекте.
Сложно остановиться и перестать пересматривать некоторые моменты.

Вот 6 ключевых мыслей:

🟡"Мне все равно, сожжём ли мы 500 миллионов долларов или 50 миллиардов... мы создадим AGI, и это будет того стоить".

🟡"В краткосрочной перспективе все меняется меньше, чем мы думаем. В долгосрочной перспективе все изменится сильнее, чем мы думаем".

🟡"GPT-5 будет намного умнее GPT-4 в общем смысле. И я думаю, что серьезность этого утверждения недооценивается".

🟡"Глобальный доступ к вычислениям — это право человека, и наша задача — понять, как обеспечить много людей этой возможностью".

🟡"Не ко всему можно заранее подготовиться. Вы учитесь управлять стартапом во время управления стартапом".

🟡"ChatGPT в лучшем случае вызывает легкое недоумение. GPT-4 — самая тупая модель из всех, чем вы сможете пользоваться скоро... намного".

▶️ Вот этот разговор в Стэнфорде

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 мая 2024 18:21

⚡️ Finetuning for Text Classification

Если вы ищете чем занаться на выходных и хотите немного почитать и покодить,- вот свежая глава из книги Build an LLM from Scratch, по настройке GPT-модели для классификации СПАМ-сообщений с точностью до 96%.

Модель небольшая и обучение на MacBook Air M3 занимает ~ 5 минут.

▪ Github

#book #tutorial #llm

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 мая 2024 18:54

⭐️ StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation

StoryDiffusion - новый инструмент, для создания, последовательных историй: изображений и видео.

Модель позволяет создавать комиксы в различных стилях, с акцентом на последовательное повествование и поддержание единого стиля окружения, персонажей и их одежды.

StoryDiffusion совместим со всеми моделями на базе SD1.5 и SDXL.

• Github: https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion
• Paper: https://arxiv.org/abs/2405.01434
• Demo: https://storydiffusion.github.io

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 мая 2024 12:04

🧠 Улучши ИИ на хакатоне X5 Tech AI Hack! У тебя будет 10 дней, чтобы избавить нейросеть от галлюцинаций или научить ее работать с конфиденциальными данными. Призовой фонд от X5 Tech – 2 000 000 рублей.

Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackml

Приглашаем на хакатон экспертов по Data Science, ML-специалистов, разработчиков на Python и всех остальных, кто хочет прокачать свои знания о создании ИИ. На выбор – один из двух треков:

🥷 Трек 1. Маскирование. При использовании сторонней языковой модели нельзя передавать ей чувствительные данные организации – имена клиентов, доменные адреса и прочие. Поэтому участникам необходимо подготовить алгоритм, который заменит эти сведения в тексте без потери смысла.

🔎 Трек 2. Детекция галлюцинаций. Никто не любит, когда ИИ-ассистент в ответ на вопрос дает неправильную информацию. Задача конкурсантов – разработать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в текстах, сгенерированных нейросетью.

Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить консультацию от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить решения с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.

28-29 мая по результатам тестирования моделей участников 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет на мероприятии X5 Future Night.

Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackml

Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8KLvK4

Machinelearning

02 мая 2024 16:18

🖥 Похоже, что OpenAI собирается занять позиции Google и запустить свои поисковик.

Это может быть самой серьезной угрозой, с которой Google когда-либо сталкивался.

В журналах регистрации SSL-сертификатов Openai добавили домен http://search.chatgpt.com

Это не слишком удивительно, учитывая:
1. В OpenAI есть веб сканер GPTBot.
2. Пользователи ChatGPT Plus имеет функциб Browse для поиска информации в Интернете.
3. Microsoft Bing использует движок GPT-4 от OpenAI, настроенный для поиска.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 мая 2024 11:12

⚡️ llamafile — утилита для быстрого запуска ИИ-моделей

⏩Инструмент llamafile от Mozilla даёт возможность упаковать веса LLM в исполняемый файл, который без установки можно запустить практически на любой современной платформе. Поддерживаются архитектуры x86-64 и ARM64, а также системы macOS, Windows, Linux, FreeBSD, OpenBSD и NetBSD.

⏩llamafile работает практически со всеми LLM, недавно была добавлена поддержка модели Phi-3 Mini 4k, а также LLaMA3, Grok, Mixtral 8x22b и Command-R.

🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 мая 2024 09:37

🔥 mistral.rs — нереально быстрый интерфейс для LLM

🟡 mistral.rs поддерживает вывод на различных устройствах, квантование, предоставляет удобный HTTP-сервер, совместимый с Open-AI API.
Имеет удобное API для обращения из Python, вот примеры такого использования

🟡 mistral.rs поддерживает такие LLM:
— Mistral 7B (v0.1 и v0.2)
— Gemma
— Llama, включая Llama 3
— Mixtral 8x7B
— Phi 2, Phi 3
— Qwen 2

🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

30 апреля 2024 16:03

⚡️ Arena-Hard is an evaluation tool for instruction-tuned LLMs.

Arena-Hard — создание высококачественных тестов для оценки LLM

Arena-Hard позволяет оценивать ответы LLM по 7 конкретным показателям; критерии на изображении

▶️ Подробно про Arena-Hard
🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

29 апреля 2024 19:46

🧠 Open AI только что добавили новую функцию памяти в Chatgpt.

Память теперь доступна всем пользователям ChatGPT Plus.

Пользоваться памятью очень просто: просто запустите новый чат и напишите ChatGPT все, что вы хотели бы, чтобы он запомнил.

Функция памяти ChatGPT позволяет запоминать нужные вам детали, чтобы в будущем сделать общение актуальным и персонализированны.

ChatGPT автоматически сохраняет такие детали, как ваши личные предпочтения, но вы также можете попросить ChatGPT запомнить конкретную информацию, сказав:
"Запомнить это" или "Сохрани это в своей памяти".

Примечание:
1. Эта функция доступна только в GPT-4, но не в версии 3.5.
2. Если вы хотите удалить что-либо из памяти, вы можете сделать это через настройки управления памятью
3.Похоже, что это замедляет работу GPT-4, потому что он пытается получить доступ к памяти, а затем отвечает.

Память можно включить или отключить в настройках.

@ai_machinelearning_big_data