ai_machinelearning_big_data | Технологии

Telegram-канал ai_machinelearning_big_data - Machinelearning

27349

Самая актуальная информация из мира ML, Нейронных сетей,DI По всем вопросам- @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @pythonl - 🐍 @machinee_learning -chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @machinelearning_ru ml

Подписаться на канал

Machinelearning

💥 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥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

Читать полностью…

Machinelearning

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! 💛

Читать полностью…

Machinelearning

📌 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

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

⭐️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🧠 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

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 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

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 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

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🧠 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

Читать полностью…

Machinelearning

🛂 ConsistentID : Portrait Generation with Multimodal Fine-Grained Identity Preserving

Consistent ID - новая модель, которая позволяет создавать различные персонализированные изображения для документов на основе текстовых промптов и исходного фото 🤌

Github: https://github.com/JackAILab/ConsistentID
Paper: https://arxiv.org/abs/2404.16771
Project: https://ssugarwh.github.io/consistentid.github.io/
Demo: http://consistentid.natapp1.cc/

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🌐 The Powerful Multi-modal LLM Family
for OCR-free Document Understanding


Мощное мультимодальное семейство больших языковых моделей от Alibaba Group для понимания документов и работы с ними.

mPLUG-DocOwl1.5 - модель для извлечения единой структуры из документов без распознавания текста.

TinyChart - SOTA в различных тестах понимания диаграмм, в том числе Chart-to-Text, Chart-to-Table, OpenCQA, and ChartX. TinyChart превосходит несколько MLLM для понимания диаграмм по параметрам до 13B, таких как ChartLlama и ChartAst (код на подходе).

mPLUG-PaperOwl - научный анализ диаграмм, с помощью мультимодальной LLM.

UReader - разбор документов с помощью мультимодальной модели большого языка без OCR.

🖥 Github

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

☁️ Stable Diffusion запуск в облаке.

Видео

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🌟 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


GitHub
Arxiv
Docs
Project

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️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


GitHub
Страничка OpenDevin

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🧑‍💻 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

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🚀 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 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


Github: https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval
Paper: arxiv.org/abs/2405.01535

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🌟 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

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🐇📚 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

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 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

Читать полностью…

Machinelearning

💾 LLM Datasets: High-quality datasets, tools, and concepts for LLM fine-tuning.

Большая коллекция качественных датасетов, советов и инструментов для файнтюнинга LLM и для создания ваших собственных датасетов.

GitHub: https://github.com/mlabonne/llm-datasets

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🏠💻💌 AI Town : AI Town is a virtual town where AI characters live, chat and socialize.

Запустите свой ИИ-город в 1 клик.

Очень интересный проект с использованием искусственного интеллекта, где множество ИИ- агентов взаимодействуют друг с другом .

Агенты введут социальную жизнь, коммуницируют между собой и запоминают свои действия.

Вы можете запустить свой город на базе llama3🎉 или поиграть оналйн.

Github
Demo

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥🪄 Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model

Кураторский список статей, моделей, api, примеров с кодом, курсов, датасетов, посвященный большим языковым моделям.

Это хорошо структурированная академическая подборка.

Github

Другие узкоспециализированные awesome репозиторий, посвященные LLM:
Awesome-LLM-hallucination
Awesome-hallucination-detection
Awesome ChatGPT Prompts
Awesome ChatGPT
Awesome Deliberative Prompting
Instruction-Tuning-Papers
LLM Reading List
Reasoning using Language Models
Chain-of-Thought Hub
Awesome GPT
Awesome GPT-3
Awesome LLM Human Preference Datasets
RWKV-howto
ModelEditingPapers
Awesome LLM Securityrge
Awesome-Code-LLM
Awesome-LLM-Compression
Awesome-LLM-Systems
Awesome-LLM-Healthcare
Awesome-LLM-Inference
Awesome-LLM-3D
LLMDatahub
Language models for Russian language

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ Команда PyTorch разрабатывает библиотеку для обучения LLM под названием torch titan.

Сегодня библиотека стала общедоступной на GitHub, но она все еще находится в предрелизном состоянии и активно разрабатывается.

- Ссылка на библиотеку: https://github.com/pytorch/torchtitan

- Туториал по работе с torch titan: https://www.youtube.com/watch?v=ee5DOEqD35I

Библиотека создана для предварительного обучения моделей, а для файнтюнига у PyTorch есть еще одна библиотека torchtune:
https://github.com/pytorch/torchtune

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…
Подписаться на канал