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

ANNOUNCING SDXL 1.0

The Stability AI team is proud to release as an open model SDXL 1.0, the next iteration in the evolution of text-to-image generation models.

Stability AI объявили о выпуске Stable Diffusion 1.0 XL, новой версии популярной модели для генерации изображений. SDXL 1.0 представляет собой базовую модель с 3,5B параметров и пайплайн с ансамблем моделей из 6,6B параметров.

💫 Announcement: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement

🖥 Github: https://github.com/Stability-AI/generative-models

⭐️ Clip: https://clipdrop.co/stable-diffusion

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Думаете о международной карьере, но боитесь, что не хватит английского? Практикуйте его в разговорных клубах для IT-специалистов.

За пять дней вы:

- узнаете, как готовиться к собеседованию на английском
- попробуете использовать фреймворк STAR на примере собеседования
- потренируетесь вести дискуссию и вежливо отстаивать свою точку зрения
- получите подарки от Яндекс Практикума

Формат: закрытый телеграм-канал и два воркшопа в Zoom. В канале вы получите чек-листы и будете решать упражнения. На воркшопах — сможете попрактиковаться с преподавателем и другими студентами.

Ведущая: Василиса Шеромова. Преподаватель на курсах английского для работы в IT. Опыт преподавания: больше 10 лет. Пять лет работала менеджером по маркетингу в IT-компаниях.

Читать полностью…

Machinelearning

❗️Как пройти техническое собеседование на ML-специалиста?

⚠️ Узнайте на примере mock-интервью с преподавателями курса «MLOps» в OTUS!

На открытом уроке вы сможете наблюдать один из этапов собеседования при найме ML-специалистов — ML System Design секцию.

👉 Для удачного прохождения этого этапа не достаточно только знания алгоритмов машинного обучения. Также проверяются навыки проектирования ML систем, которые могут успешно работать в промышленной среде.

Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения.

👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/oCXA/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Читать полностью…

Machinelearning

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

Читать полностью…

Machinelearning

🐋 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

Читать полностью…

Machinelearning

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

Читать полностью…

Machinelearning

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)

Читать полностью…

Machinelearning

💬 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 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

Читать полностью…

Machinelearning

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

Читать полностью…

Machinelearning

🔈 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

Читать полностью…

Machinelearning

🧭 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 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

Читать полностью…

Machinelearning

⭐️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔎 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

Читать полностью…

Machinelearning

Edge Guided GANs with Multi-Scale Contrastive Learning for Semantic Image Synthesis

ECGAN новая система для решения сложной задачи семантического синтеза изображений.

🖥 Github: https://github.com/ha0tang/ecgan

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.12084v1

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🗣 DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection and Instruction-Aware Models for Conversational AI.

Studio: самая большая и разнообразная коллекция диалоговых датасетов, объединенных в единый формат.

🖥 Github: https://github.com/salesforce/DialogStudio

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.10172v2

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dialogstudio

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⭐️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

↗️ 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

Читать полностью…

Machinelearning

🆓 Free Courses and Guides for Learning Generative AI

Бесплатные курсы и руководства по изучению генеративного ИИ

1. Building AI Products with OpenAIБесплатный 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 centerМножество полезных гайдов.

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

8. Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterpriseотчет компании Gartner.

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

10. OpenAI cookbook by OpenAIПримеры и руководства по использованию API OpenAI.

11. Prompt injection explained,

12. Generative AI short courses by DeepLearning.AIПять 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

Читать полностью…

Machinelearning

📌 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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 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

Читать полностью…

Machinelearning

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

Читать полностью…

Machinelearning

🔥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

Читать полностью…

Machinelearning

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 💚

Читать полностью…

Machinelearning

🌄 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

Читать полностью…

Machinelearning

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

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️ 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!

Читать полностью…

Machinelearning

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

Читать полностью…

Machinelearning

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 📍

Читать полностью…
Подписаться на канал