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
🌟 TrustLLM для оценивания ответов LLMTrustLLM
— 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
⚡️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
⚡️ 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
🧑💻 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
⚡️ 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
🚀 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
🔥 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
🌟 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
⚡️ 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
🐇📚 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
🖥 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
💾 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
🏠💻💌 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
🔥🪄 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
💥 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
🔥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
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! 💛
📌 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
⚡️ 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
⭐️ 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
🧠 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
🖥 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
⚡️ 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
🔥 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
⚡️ 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
🧠 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
🛂 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
🌐 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