Machinelearning

23 июля 2023 12:01

⭐️ CNOS: A Strong Baseline for CAD-based Novel Object Segmentation

Three-stage approach to segment unseen objects in RGB images using their CAD models.

CNOS - это простой, но эффективный трехэтапный подход к сегментации объектов.

🖥 Github: https://github.com/nv-nguyen/cnos

📕 Paper: http://arxiv.org/abs/2307.11067

🚀 Dataset: https://bop.felk.cvut.cz/datasets/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 июля 2023 08:54

↗️ L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models

Data and code for L-Eval, a comprehensive long context language models evaluation benchmark.

Данные и код для L-Eval, комплексноого эталона оценки языковых моделей с длинным контекстом.

L-Eval, содержащий 411 длинных документов и более 2000 пар "вопрос-ответ", аннотированных и проверенных авторами вручную, охватывает такие области, как право, финансы, школьные лекции, длинные разговоры, новости, длинные романы.

🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic

🧑‍💻Model: https://huggingface.co/datasets/L4NLP/LEval

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.11088

🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/quality

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 июля 2023 12:02

🆓 Free Courses and Guides for Learning Generative AI

Бесплатные курсы и руководства по изучению генеративного ИИ

1. Building AI Products with OpenAI — Бесплатный курс от CoRise и OpenAI.

2. Подробное руководство по Prompt Engineering by DAIR.AI

3. LLM Bootcamp - Серия бесплатных лекций от The full Stack по созданию и развертыванию приложений LLM.

4. Что такое модели трансформеров и как они работают: Учебное пособие от Cohere AI.

5. Бесплатный курс от Activeloop на LangChain & Vector Databases in Production.

6. Pinecone learning center — Множество полезных гайдов.

7. Build AI Apps with ChatGPT, Dall-E and GPT-4 — бесплатный курс по Scrimba.

8. Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise — отчет компании Gartner.

9. GPT best practices: Руководство ****OpenAI, в котором рассказывается о стратегии и тактике получения лучших результатов от GPT.

10. OpenAI cookbook by OpenAI — Примеры и руководства по использованию API OpenAI.

11. Prompt injection explained,

12. Generative AI short courses by DeepLearning.AI — Пять коротких курсов по генеративному ИИ, включая LangChain для разработки LLM-приложений, "Как работают диффузионные модели" и др.

13. Generative AI learning path by Google Cloud - серия из 10 курсов по продуктам и технологиям генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания генеративного ИИ в Google Cloud.

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 июля 2023 12:02

📌 AlpaGasus: Training A Better Alpaca with Fewer Data

The first framework to conduct instruction optimization for black-box LLM like ChatGPT, where Black-box API LLM can only provide textual output.

Модель отбора, автоматически определяющая и удаляющая низкокачественные данные с помощью LLM.

🖥 Github: https://github.com/lichang-chen/instructzero

⭐️ Project: https://lichang-chen.github.io/InstructZero/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08701v1

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 июля 2023 06:56

🔥 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

Llama 2 collection of pretrained and fine-tuned large language models (LLMs).

Новая Llama 2 в открытом доступе . Доступны предварительно обученные и настроенные модели с параметрами от 7B до 70B.

Llama 2 превосходит модели с открытым исходным кодом в большинстве протестированных бенчмарков и, судя по оценке полезности и безопасности, может стать достойной заменой моделям с закрытым исходным кодом.

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/llama

⭐️ Demo: https://huggingface.co/blog/llama2

🤗Hugging face: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b

📕 Paper: https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 июля 2023 17:01

Как бороться с утечкой данных в машинном обучении

Команда VK Cloud перевела статью о том, как информация из тестового датасета ошибочно попадает в обучающий, какие у этого могут быть последствия.

В статье описываются примеры реальных датасетов со способами предотвращения утечки данных: проверки вручную, пайплайнами, перекрёстным контролем и др.


🔗 Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/746360/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 июля 2023 09:36

🔥Открываем новые горизонты в машинном обучении!

Присоединяйтесь 25 июля в 20:00 к открытому уроку «TD Learning и Q-learning».

Это возможность протестировать новый онлайн-курс «Reinforcement Learning» в OTUS и начать изучать это перспективное направление.

📌Вместе с экспертом-практиком мы:

— погрузимся во временно-разностное обучение и Q-learning;
— поговорим об основных идеях обучения с подкреплением, которые делают алгоритм RL более гибким и эффективным;
— разберем алгоритм SARSA с различными примерами реализации;
— обсудим сильные и слабые стороны каждого решения.

👉🏻Регистрация для участия https://otus.pw/mPt2/

Урок будет полезен DS/ML/DL специалистам, IT-специалистам, которые хотят погрузиться в обучение с подкреплением.

После вебинара курс можно приобрести удобным для вас способом.
Нативная интеграция. Информация о продукте на сайте www.otus.ru

Machinelearning

17 июля 2023 18:28

Салют, GigaChat! One Day Offer для NLP инженеров, разработчиков и исследователей уровня Middle/Senior/Senior++ состоится уже 22 июля 📢

А это значит, что всего за один день вы сможете пройти все этапы отбора, познакомиться с командой, забрать оффер и начать работу над нашей большой языковой моделью GigaChat и амбициозными продуктами на его основе.

Чем именно вам предстоит заниматься?

👉 Делать претрейн моделей.

👉 Обучать SOTA модели для решения задач NLP.

👉 Создавать наши основные NLP модели: GigaChat, Intent Recognition, NER, Smart Home и другие.

👉 Делать распознавание и синтез речи, выявлять ключевые слова и шумовые события.

👉 Совершенствовать существующие инструменты ИИ и создавать новые.

👉 Работать в новом кластере с большим числом A100'ых.

Ваши шансы на оффер выше, если у вас есть профильное техническое образование и опыт работы от трех лет. Переходите по ссылке и регистрируйтесь на One Day Offer 💚

Machinelearning

14 июля 2023 16:08

🌄 Kandinsky 2.2 попал в Diffusers

Kandinsky 2.2 - это генеративная модель от Сбера, создающая изображения по текстовому описанию. Обновление привело к увеличению количества доступного функционала (ControlNet, Outpainting х2 и др.)

Diffusers — это известный и крупнейший фреймворк генеративных моделей. Его используют такие инструменты и библиотеки, как DreamFusion, Segment Anything, ML Stable Diffusion (by Apple) и другие.

Kandinsky 2.2 попал в основной репозиторий Diffusers на GitHub.

🖥 Github: https://github.com/huggingface/diffusers

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 июля 2023 14:26

AnimateDiff

Effective framework to animate most of existing personalized text-to-image models once for all, saving the efforts in model-specific tuning.

Новый фреймворк для генерации видео из текста. Высокое качество анимаций, различные возможности для пролета камеры, множество стилей.

🖥 Github: https://github.com/guoyww/animatediff/

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.04725

🚀 Project: https://animatediff.github.io/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 июля 2023 13:02

⚡️ Анонсируем новую большую конференцию от Яндекса по прикладному ML — Practical ML Conf 2023

Пока вы наслаждаетесь тёплым летом, мы готовим для вас большую конференцию по прикладному Machine Learning — чтобы обсудить все изменения, которые постоянно происходят в ML-отрасли, и то, как их можно внедрить в свои проекты.

7 сентября вас ждут 500 экспертов, 8 профильных направлений и опытные ML-инженеры, которые меняют сферу уже сейчас. Поговорим о ключевых вопросах индустрии: генеративных моделях, Research, NLP, Hardware, CV, RecSys, MLOps и Ecomm.

Если вы хотите прочитать доклад о прикладном ML, то заполняйте форму до 17 июля. А если нет — save the date и ждите новые подробности: скоро мы начнём рассказывать о программе Practical ML Conf 2023.

До встречи 7 сентября на Practical ML Conf в Москве или онлайн!

Machinelearning

11 июля 2023 14:09

Как оптимизировать обучение ML-моделей с помощью Kubeflow Pipelines

Инженер по машинному обучению в ML-команде проектов для бизнесов и покупателей ВКонтакте рассказывает, чем Kubeflow Pipelines может быть полезен ML-специалисту и как в нём без потери существующей кодовой базы можно запускать готовые пайплайны.

В статье описывается, как с помощью библиотеки kfp и нескольких функций интегрировать существующий код для запуска ML-пайплайнов в инструмент Kubeflow Pipelines с удобным интерфейсом.

🔗 Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/745874/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

10 июля 2023 15:08

Хотите узнать, как у Сбера получается создавать такие точные персональные рекомендации? Приходите на RecSys Meetup by Sber — он состоится 20 июля в Питере 💚

На митапе топовые спикеры расскажут:

• Как рекомендации на базе AI помогают бизнесу в разных индустриях.
• На какие тренды в области AI, машинного обучения и рекомендательных систем стоит обратить внимание
• Какие существуют особенности при построении рекомендательных сценариев в видео-стримингах

В перерывах между докладами вас будут ждать интересные знакомства, обсуждения и нетворкинг.

Регистрируйтесь по ссылке — встречаемся 20 июля в 19:00 по адресу: Art-Muse, Зал «Галерея Ц», 13-я линия Васильевского острова, 70 📍

Machinelearning

07 июля 2023 16:01

🦙 Focused Transformer: Contrastive Training for Context Scaling

LongLLaMA, a large language model capable of handling long contexts of 256k tokens or even more.

LongLLaMA - это большая языковая модель, способная обрабатывать очень длинные тексты (размером 256k токенов и даже больше). Модель основана на OpenLLaMA и доработана с помощью метода фокусированного преобразования (FoT).

🖥 Github: https://github.com/cstankonrad/long_llama

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.03170v1

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/CStanKonrad/long_llama/blob/main/long_llama_colab.ipynb

🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pg-19

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 июля 2023 19:02

🎨 Making ML-powered web games with Transformers.js

The goal of this tutorial is to show you how easy it is to make your own ML-powered web game.

Инструкция с кодом по созданию веб-игры с поддержкой ML в реальном времени, которая запускается полностью в вашем браузере (благодаря Transformers.js).

🖥 Github: https://github.com/xenova/doodle-dash

🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/ml-web-games

⭐️ Code: https://github.com/xenova/doodle-dash

🔗Demo: https://huggingface.co/spaces/Xenova/doodle-dash

🔗 Dataset: https://huggingface.co/datasets/Xenova/quickdraw-small

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 июля 2023 10:01

IT — одна из самых высокооплачиваемых сфер. А освоить ее можно уже в школе, не дожидаясь поступления в университет. Никаких скучных лекций — только практика на реальных IT-проектах!

Московская школа программистов (МШП) обучает детей IT уже с третьего класса, так что к поступлению в вузы многие из них соответствуют уровню Junior и имеют свое портфолио для будущей работы.

Обучение в школе основано на университетской модели: дети изучают набор обязательных основных курсов, а со второго семестра могут выбрать спецкурсы по разным IT-направлениям и найти свою профессию!

Учиться можно очно и онлайн из любой точки мира.

Переходите по ссылке, чтобы подготовить ребенка к IT-карьере!
В подарок после регистрации – Курс английского языка для 5-10 классов.

Реклама. Рекламодатель ЧУ ДО "МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ПРОГРАММИСТОВ". ИНН 9715290128. Erid: LdtCKYT95

Machinelearning

22 июля 2023 12:22

🐋 FreeWilly, Large And Mighty Instruction Fine-Tuned Models
.
FreeWilly1 and FreeWilly2 set a new standard in the field of open access Large Language Models.

В freeWilly1 используется оригинальная базовая модель LLaMA 65B, которая была обучена на новом синтетически сгенерированном наборе данных с использованием технологии Supervised Fine-Tune (SFT) в стандартном формате Alpaca.

FreeWilly2 использует базовую модель LLaMA 2 70B и достигает качества, сравнимого с GPT-3.5.

⭐️ Post: https://stability.ai/blog/freewilly-large-instruction-fine-tuned-models

📌 FreeWilly1: https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor

📌 FreeWilly2: https://huggingface.co/stabilityai/FreeWilly1-Delta-SafeTensor

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 июля 2023 10:02

Получите профессию NLP-инженера на онлайн-магистратуре “Анализ естественного языка в лингвистике и IT”. На программе вы будете учиться обучать нейросети, учить машины распознавать и анализировать человеческую речь и генерировать ответы.

●Программа ориентирована на обучение с нуля, технический "бэкграунд" не обязателен;
●Обучение очное, но в онлайн-режиме, а обучающимся полагаются студенческие льготы и отсрочка от армии;
●У вас будет доступ к суперкомпьютерному центру CYBERIA от ТГУ, с помощью которого вы сможете обучать нейросети и решать задачи NLP в режиме онлайн;
●А после обучения вы получите очный диплом ТГУ и готовое портфолио для дальнейшего трудоустройства;
●А благодаря господдержке первый год обучения стоит всего 280 р/мес!
Успейте записаться на бесплатный подготовительный курс: https://go.skillfactory.ru/ndod3w


Реклама - ООО «Скиллфкэтори»
Kra248FC3

Machinelearning

20 июля 2023 10:01

Привет, Чемпион!

🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно!

🎯 Что ты получишь?
- Первый русскоязычный курс по соревновательному Data Science с максимальным количеством практики.
- Насыщенная программа, содержащая эффективные методы для выбивания максимального качества из твоих ML-моделей.
- Более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters.
- Большое русскоязычное коммьюнити 400+ студентов курса для совместного прохождения и участия в соревнованиях.
- Поддержка преподавателей и даже собственный мерч курса за успехи.

🚀 На канале курса проводим еженедельные открытые вебинары, на которых разбираем решения победителей чемпионатов и делаем обзоры предстоящих соревнований.

🔗 Подписывайся на TG канал, чтобы узнать подробности о курсе, а также следить за открытыми вебинарами и другими активностями.

🔥Скидка 10% по промокоду: TGLETO (Сработает только при переходе по ссылке)

Machinelearning

18 июля 2023 19:01

💬 Text2Cinemagraph: Synthesizing Artistic Cinemagraphs from Text

Полностью автоматизированный метод Text2Cinemagraph для создания синемаграфов из текстового описания с учетом различных художественных стилей.

🖥 Github: https://github.com/text2cinemagraph/text2cinemagraph

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/camenduru/AnimateDiff-colab/blob/main/AnimateDiff_colab.ipynb

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.03190.pdf

🚀 Project: https://text2cinemagraph.github.io/website/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 июля 2023 11:23

🔥 Artificial Intelligence for Science (AIRS)

AIRS - это коллекция инструментов с открытым исходным кодом, датасетов ии для науки и работы с квантовыми системами.

•OpenQM: AI for Quantum Mechanics
•OpenDFT: AI for Density Functional Theory
•OpenMol: AI for Small Molecules
•OpenProt: AI for Protein Science
•OpenMat: AI for Materials Science
•OpenMI: AI for Molecular Interactions
•OpenPDE: AI for Partial Differential Equations

🖥 Github: https://github.com/divelab/AIRS

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.08423

⭐️ Website: https://www.air4.science/

📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/atom3d

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 июля 2023 20:28

✔ Fine-tuning Stable Diffusion Models on Intel CPUs

This post will show you how to fine-tune a Stable Diffusion model on an Intel Sapphire Rapids CPU cluster.

В этом посте показано, как провести тонкую настройку модели Stable Diffusion на кластере процессоров Intel Sapphire Rapids. Настройка с помощью текстовой инверсии - техники, которая требует лишь небольшого количества изображений-примеров.

https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-finetuning-intel

📌 Post: https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-finetuning-intel

⭐️ Diffusers documentation: https://huggingface.co/docs/diffusers

📌 Optimum Intel documentation: https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/intel/inference

🖥 Intel IPEX on GitHub: https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 июля 2023 11:27

🔈 Urhythmic: Rhythm Modeling for Voice Conversion

Unsupervised Rhythm Modeling for Voice Conversion.

Проект для изменения исходного голоса на другие, позволяющая моделировать ритм речи.

🖥 Github: https://github.com/bshall/urhythmic

🖥 Documentation: https://colab.research.google.com/github/bshall/urhythmic/blob/main/urhythmic_demo.ipynb

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.06040v1

🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vctk

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 июля 2023 13:33

🧭 OpenCompass

OpenCompass is an LLM evaluation platform, supporting a wide range of models (LLaMA, ChatGLM2, ChatGPT, Claude, etc) over 50+ datasets.

OpenCompass - это платформа для оценки LLM моделей, поддерживающая широкий спектр моделей (LLaMA, ChatGLM2, ChatGPT, Claude и др.) на 50+ наборах данных.

Благодаря мощным алгоритмам и интуитивно понятному интерфейсу OpenCompass позволяет легко оценить качество и эффективность ваших моделей НЛП моделей.

🖥 Github: https://github.com/InternLM/opencompass

🖥 Documentation: https://opencompass.readthedocs.io/en/latest/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.06281v1

🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 июля 2023 15:44

🔥 Generative Pretraining in Multimodality

Model can take in any single-modality or multimodal data input indiscriminately through a one-model-for-all autoregressive training process.

Emu - мультимодальная на основе трансформеров, которая может легко генерировать изображения и тексты в мультимодальном контексте.

🖥 Github: https://github.com/baaivision/emu

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.05222v1

🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmc4

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

11 июля 2023 20:01

⭐️ InPars Toolkit: A Unified and Reproducible Synthetic Data Generation Pipeline for Neural Information Retrieval

Конвейер генерации данных для нейронного информационного поиска.

pip install inpars

🖥 Github: https://github.com/zetaalphavector/inpars

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.04601v1

🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/beir

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

10 июля 2023 17:08

🔎 DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning

A package for ontology engineering with deep learning and language model.

DeepOnto - интресная библиотека на Python, которая предоставляет инструменты для реализации моделей глубокого обучения, создания методов и проведения оценки для различных онтологических исследований.

pip install deeponto

🖥 Github: https://github.com/KRR-Oxford/DeepOnto
📌 Project: https://krr-oxford.github.io/DeepOnto/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.03067v1

🚀 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ontolama

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

10 июля 2023 07:23

🦙Flacuna: A Vicuna made of Flan

Flacuna was developed by fine-tuning Vicuna on Flan-mini, a comprehensive instruction collection encompassing various tasks.

Flacuna была разработана путем доработки Vicuna на Flan-mini. Модель уже является отличным помощником в написании текстов, и настроена на решении задач широкого спектра.
Flacuna продемонстрировала заметное улучшение производительности при решении задач в нескольких эталонных датасетах.

🖥 Github: https://github.com/declare-lab/flacuna

📕 Paper: https://arxiv.org/abs//2307.02053

🚀 Model: https://huggingface.co/declare-lab/flacuna-13b-v1.0

🔗 Dataset: https://huggingface.co/datasets/declare-lab/flan-mini

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 июля 2023 14:01

NeurIPS, ICML, ACL, CVPR без PhD

Tinkoff Lab — лаборатория Тинькофф, в которой студенты работают над исследованиями в области технологий искусственного интеллекта.
Студенты Tinkoff Lab проводят эксперименты в области обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV), обучения с подкреплением (RL) и рекомендательных систем (RecSys). По результатам экспериментов они пишут научные работы для наиболее значимых научных конференций: NeurIPS, ICML, ACL, CVPR и другие.
📕 vc: https://vc.ru/education/742897

Machinelearning

06 июля 2023 17:00

🚀 Генерации новой версии Kandinsky неотличимы от реальных фото

Kandinsky — это нейросеть от Сбера, которая генерирует изображения по описанию. Как рассказал зампред правления банка Александр Ведяхин, в ближайшее время в открытом доступе появится новая версия модели. Главные особенности обновления — повышения качества выходящих изображений, появление новых функций и более быстрая обработка запросов.

ai_machinelearning_big_data