Machinelearning

20 марта 2024 11:02

HPE выпустила локальный суперкомпьютер для генеративного ИИ

⏩Компания HPE сообщила о доступности модульной суперкомпьютерной системы для генеративного ИИ. Платформа, предназначенная для локального размещения в инфраструктуре заказчика, построена на суперчипах NVIDIA GH200 Grace Hopper.

⏩О подготовке системы HPE заявила в ноябре 2023 года. В её основу положены серверы ProLiant DL380a Gen11. В общей сложности могут быть задействованы до 168 суперчипов GH200. Кроме того, применяются Ethernet-платформа NVIDIA Spectrum-X и DPU NVIDIA BlueField-3.

⏩Решение дополнено платформой машинного обучения и аналитическим программным обеспечением HPE, платформой для работы с ИИ-приложениями NVIDIA AI Enterprise 5.0, которая включает микросервисы на базе загружаемых программных контейнеров, а также сервисом NVIDIA NeMo Retriever и другими библиотеками для обработки данных и ИИ. Суперкомпьютерная система ориентирована на крупные предприятия, исследовательские институты и правительственные учреждения.

⏩Утверждается, что в конфигурации с 16 узлами комплекс может оптимизировать модель Llama 2 с 70 млрд параметров всего за 6 минут (!). Высокая производительность позволяет клиентам повысить продуктивность бизнеса с помощью приложений генеративного ИИ, таких как виртуальные помощники, умные чат-боты и средства корпоративного поиска. При этом софт HPE Machine Learning Inference позволит предприятиям быстро и безопасно развертывать масштабные модели машинного обучения.

⏩Компания HPE также сообщила о намерении выпустить продукты следующего поколения, использующие аппаратные решения NVIDIA на базе архитектуры Blackwell. Речь идёт о гибридных суперчипах GB200, а также изделиях HGX B200 и HGXB100. Подробности о новых системах будут раскрыты позднее.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 марта 2024 19:11

🦾 Supervision: reusable computer vision tools

Supervision - получила очередное обновление.

Это библиотека с открытым исходным кодом, для различных задач компьютерного зрения для трекинга объектов.

Более 2000 коммитов, более 500 PR и более 50 участников.

pip install supervision

▪Github:
▪Project
▪Colab
▪Supervision Cookbooks

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 марта 2024 14:03

💼 Если ваши сотрудники на удалёнке, так ещё и в разных часовых поясах, то вам явно тяжело выстроить рабочий процесс и сохранить максимум эффективности. Вам может помочь виртуальное пространство от Яндекс 360. На вебинаре 20 марта в 11:00 по Москве они как раз расскажут, как лучше управлять командой в такой ситуации!

Зарегистрироваться можно здесь 👈

Machinelearning

19 марта 2024 08:06

🤖 Выступите с докладом про AI и ML в кибербезопасности на PHDays Fest 2 в «Лужниках»!

AI — угроза или революция? Как бы то ни было, с угрозами и возможностями использования AI и ML, в том числе в сфере кибербезопасности, мы сталкиваемся уже сегодня.

Вы эксперт в этой теме и у вас есть свежий взгляд на актуальные проблемы искусственного интеллекта в кибербезе и на пути их решения? Тогда вы можете собрать на доклад целый стадион! Успейте до 1 апреля подать заявку на выступление на киберфестивале Positive Hack Days 2, который пройдет с 23 по 26 мая в Москве.

Успейте подать заявку до 1 апреля на сайте киберфестиваля

Machinelearning

18 марта 2024 16:28

🌟 Рекомендация: Переходите на безопасную облачную платформу VK Cloud с двойным бонусом!

Если ваш бизнес использует облачные сервисы Microsoft Azure, AWS или Google Cloud, то важно обратить внимание на последние изменения. С 20 марта доступ к этим сервисам будет закрыт в России. Но не волнуйтесь, VK Cloud предлагает поддержку для перехода на безопасную облачную платформу с рядом выгодных предложений:

✨ Двойной бонус: Получите грант, в два раза превышающий ваш бюджет на облачные сервисы в феврале 2024 года.
✨ Бесплатная миграция: Мы перенесем вашу ИТ-систему с зарубежного провайдера на платформу VK Cloud.
✨ Бесплатные лицензии и консультации: Предоставим ПО для миграции, покроем стоимость инфраструктуры и предоставим бесплатный консалтинг от команды инженеров Professional Services.

📅 Действие: Оставьте заявку на миграцию до 10 апреля, приложив чек об оплате сервисов Microsoft Azure, AWS или Google Cloud за февраль 2024 года. Мы начислим на ваш бонусный счет VK Cloud средства для тестирования и поможем с быстрым запуском в облаке.

💡 Преимущества: В течение 2 месяцев вы сможете оценить преимущества платформы VK Cloud бесплатно. Для этого оставьте заявку на миграцию до 10 апреля и отправьте чек об оплате сервисов Microsoft Azure, AWS или Google Cloud за февраль 2024 года. VK Cloud начислит на ваш бонусный счет в два раза больше средств для тестирования, а также поможет с бесплатной миграцией и быстрым запуском в облаке.

Не упустите возможность улучшить безопасность и эффективность вашего бизнеса с помощью VK Cloud! ✨🚀

#ОставитьЗаявку #VKCloud #ОблачныеСервисы #Безопасность #Миграция

Machinelearning

17 марта 2024 10:08

🌟 Ускорение вычислений Machine Learning

⏩Недавно разработчики из AMD опубликовали на GitHub исходные тексты кода драйвера для карт с движком на базе архитектуры XDNA. Проект предоставляет средства для ускорения вычислений, связанные с машинным обучением и обработкой сигналов (NPU, Neural Processing Unit).

⏩Решения NPU на базе архитектуры XDNA поставляется в сериях 7040 и 8040 процессоров AMD Ryzen, ускорителях AMD Alveo V70 и SoC AMD Versal. Код проекта написан на языках С и С++, и открыт под лицензией GPLv2. Для работы драйвера требуется ядро Linux 6.7 с поддержкой IOMMU SVA (Shared Virtual Addressing). Программное обеспечение Xilinx XRT также необходимо построить для работы с этим драйвером ядра.

⏩Опубликованный AMD исходный код включается в себя драйвер для ядра Linux (amdxdna.ko) и runtime-библиотеку (плагин xrt_plugin*-amdxdna) для использования интерфейса XRT (Xilinx Runtime Library), позволяющего обращаться из приложений к обработчикам (kernel), выполняемым на стороне аппаратного ускорителя. XRT позволяет задействовать NPU AMD в приложениях на обычных языках программирования.

⏩Проект предоставляет различные уровни абстракции, от низкоуровневых API для C/C++ до высокоуровневых привязок для Python и компонентов для интеграции с TensorFlow, PyTorch и Caffe.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 марта 2024 11:38

🔥 Clarity-Upscaler: Open-Source 🔥 Open-Source 🔥

Clarity AI - это новая нейросеть для апскейла, которая может значительно улучшать разрешение изображений и добавлять детали к ним.

Вы можете самостоятельно контролировать результаты, задавая нужное описание при запуске генератора.

▪ code: https://github.com/philz1337x/clarity-upscaler
▪ page: https://clarityai.cc

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 марта 2024 06:01

Могут ли нейросети понимать человеческие эмоции?

Да, могут!

В Yandex Cloud разработали нейросеть-эмпата на базе технологии распознавания речи Yandex SpeechKit, которая поможет бизнесу понимать эмоции клиентов по голосу. Новая ML-модель уже может определить негатив, неформальные высказывания и нецензурную лексику.

Расшифровка и анализ эмоций происходят сразу во время разговора. Это позволит лучше адаптировать коммуникации компании под каждого клиента и оперативно реагировать на инциденты в диалоге, если что-то пошло не так.

Вскоре нейросеть-эмпат будет работать в связке с YandexGPT в сервисе речевой аналитики SpeechSense — после этого она сможет понимать неуверенность, сарказм и другие сложные эмоции.

➡️ Узнайте обо всех возможностях нейросети по ссылке

Machinelearning

15 марта 2024 15:38

🔥 Российский AI GigaChat занял 4-е место среди самых передовых моделей искусственного интеллекта, обогнав GPT-3.5 и гугловский Gemini по результатам бенчмарка AI Benchmarking Guide 2024. Также GigaChat показал лучшие результаты по запросам на русском языке.

Исследование проводилось методом side-by-side. Для определения потенциала модели эксперты использовали комбинацию двух факторов: оценку производительности модели на ее «родном» языке и наивысшую оценку реакции модели на любом другом языке. Кроме того проводились слепые тесты по задачам: перевод, творческое написание текстов, генерация кода и анализ данных.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 марта 2024 09:01

Регистрируйтесь на конкурсы на площадке GitVerse и получайте возможность выиграть 500 тыс. руб!

Объявляем о начале регистрации на конкурсы от GitVerse в рамках олимпиады «IT-Планета 2024».
Вас ждут два трека, увлекательные задания и призовой фонд в размере 500 тыс. рублей *!

До 31 марта регистрируйтесь в конкурсе и проходите отборочное тестирование на платформе для разработчиков GitVerse от СберТеха. Можно выбрать из двух направлений:

👉 «Прикладное программирование if...else»

Это конкурс для разработчиков в возрасте от 18 до 35 лет, которые создают прикладное ПО.
Требования к участникам — знание C/C++/Java/Python, понимание алгоритмов и умение применять их на практике.

Вас ждут прикладные задачи, связанные с разработкой серверной части. А в случае успешного прохождения второго этапа — очный финал!

Подробные условия конкурсов и регистрация.


👉 «Разработка игр – GameDev»

Это соревнование для разработчиков игр в возрасте от 18 до 35 лет. Участвовать можно самостоятельно или вместе с командой до 4 человек.

Требования — отличное понимание игровых механик, знание всех аспектов движков и умение выбирать правильное решение для прототипирования игры.

Каждый конкурс состоит из трех этапов: отборочное тестирование, основной этап — отправка проектов или решение прикладных задач, — и очный финал.

Подробные условия конкурсов и регистрация.

Следите за новостями и удачи в конкурсах!

*За вычетом НДФЛ

Machinelearning

14 марта 2024 16:02

🔥 Генеративные нейросети Яндекса попали в первый международный рейтинг Global Generative AI Landscape 2024 от AIPort

В списке самых перспективных ИИ-разработок оказались текстовая YandexGPT и мультимодальная YandexART 🎉

Рейтинг охватил все ключевые категории генеративных нейросетей: текстовые, картиночные, видео, аудио, мультимодальные, чат-боты, игровые и другие. Его опубликовало сообщество дата-сайентистов, ML-экспертов и энтузиастов в сфере ИИ.

Помимо этого, Яндекс стал одной из 11 компаний со всего мира, разрабатывающих более одного типа GenAI-моделей наряду со Open AI, Microsoft и Google.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 марта 2024 12:03

HOSTKEY – международный хостинг-провайдер предлагает в аренду выделенные и виртуальные GPU-серверы с почасовой или месячной оплатой. 

🔥Доступны конфигурации с игровыми картами RTX4090 и профессиональными RTX A500 24Gb и Tesla H100 / A100 80Gb.  Дата-центры в России, Нидерландах и Исландии.  Скидки до 30%. Стоимость от 10 руб./ч или 7 500 руб. в месяц.

HOSTKEY предлагает гранты для перспективных проектов в области Data Science и для победителей конкурсов по исследованию данных на платформе Kaggle и других площадках.

Спрос на серверы высокий, количество серверов ограничено.

🔥Закажите сервер сегодня или оставьте заявку на предзаказ.

erid: LjN8KCoro

Machinelearning

14 марта 2024 08:01

⚡20 марта в 20.00 мск приглашаем на открытый урок курса “Reinforcement Learning” в OTUS, на котором построим торгового агента с использованием фреймворка FinRL.

На эфире мы:

- посмотрим на один из свободно распространяемых фреймворков для моделирования финансового рынка;
- узнаем, как реализовать модель и построить торгового агента в несколько строк кода с использованием FinRL;
- ответим на все возникающие вопросы.

👉Регистрация https://otus.pw/PkRr/?erid=LjN8JvKy8

💡Обучение на курсе позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику и решение финансовых задач, таких как управление финансовым портфелем и задачи кредитного скоринга. При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа

Machinelearning

13 марта 2024 18:03

🥰 В ближайшем будущем работодатели будут искать Data Scientist. Сыграйте на опережение — начните учиться со Слёрмом уже в ноябре!

Не требуется заглядывать во временную воронку, достаточно проанализировали актуальное положение вещей:

🔥 Работа с данными требуется и в небольших IT-стартапах, и в финтехе, и в бизнесе, и фармацевтике — везде, где требуются наиболее точные прогнозы.

⭐ Спрос на специалистов растет. По данным Всемирного экономического форума, количество вакансий по направлению выросло на 433%.

➕ Средняя зарплата Data Scientist зарабатывает от 50 000 рублей на уровне junior и от 250 000 рублей, когда он станет senior-специалистом.

Как стать Data Scientist, учат в Слёрме!

Курс стартует 29 марта, вам потребуется около 4 месяцев, чтобы доучиться до уровня специалиста.

Вам помогут мощные эксперты:

— Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal;
— Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет.

Посмотреть подробную программу вы можете на сайте.

Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ИНН 3652901451

Machinelearning

13 марта 2024 14:37

📊 Внимание, аналитики данных!

На соревновании Data Fusion Contest 2024 уже начался батл за призовой фонд в 2 млн рублей!

🚀 Докажи, что ты лучший — присоединяйся к участникам на Data Fusion Contest и продемонстрируй свои навыки в машинном обучении экспертам отрасли. Соревнование проводит одна из крупнейших ИТ-компаний Т1 и банк ВТБ.

Для тебя есть задачи по геоаналитике и по моделям оттока клиентов. Выбирай любую или сразу две. Онлайн-встречи, разбор кейсов и доступ к уникальным данным — все это ждет тебя.

Не упусти возможность стать частью профессионального сообщества аналитиков и прокачаться в новых DS/ML-методах.

Более 1000 участников уже приняли участие. А ты готов?

➡️ Регистрация на соревнование еще открыта — переходи по ссылке: https://vk.cc/cvoGGL

*батл - бой/битва
*ML - машинное обучение
*DS - анализ данных

Machinelearning

20 марта 2024 09:02

Программа бакалавриата в Центральном университете от Тинькофф с грантом до 100% для сильных и мотивированных абитуриентов!

Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
- Персонализацию учебной траектории;
- Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
- Личного ментора на все время обучения;
- Доступ к современному кампусу в центре Москвы.

Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.
erid:2VtzqxFnEj6
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023

Machinelearning

19 марта 2024 16:03

⭐️ На Хабре вышла статья про введение в современную квантизацию

ML-разработчик Яндекса рассказал о квантизации нейросетевых моделей: зачем она нужна и какие подходы к ней существуют. Квантизация — это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Автор рассказал о своем опыте и рассмотрел ключевые идеи квантизации нейросетевых моделей в перспективе LLM.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 марта 2024 10:06

🔉 MeloTTS is a high-quality multi-lingual text-to-speech library

Mellott одна из лучших библиотек преобразования текста в речь с открытым исходным кодом, поддерживающая несколько языков.

▪Github
▪Project
▪Docs

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 марта 2024 18:28

🔥 GPT-4 Turbo в Copilot

⏩Microsoft объявила о развёртывании большой языковой модели GPT-4 Turbo в бесплатной версии Copilot. Решение позволит повысить производительность помощника на базе искусственного интеллекта.

⏩Ранее доступ к GPT-4 Turbo имели только пользователи подписки Copilot Pro, стоимость которой составляет $20 в месяц. Генеральный директор по рекламе и веб-сервисам Microsoft Михаил Парахин поделился, что развёртыванию более производительной ИИ-модели для бесплатного Copilot предшествовало «немало работы».

⏩Дочерняя компания Microsoft, OpenAI, представила GPT-4 Turbo в ноябре прошлого года. Базу модели обновили до апреля 2023 года, а для запросов теперь можно вводить промты до 128 тыс. токенов, что равно примерно 300 страницам. В декабре Microsoft добавила GPT-4 Turbo в Copilot Pro.

⏩По словам Парахина, обладатели Copilot Pro, которые предпочитают использовать более старую GPT-4, могут воспользоваться для этого переключателем.

⏩Ранее Microsoft объявила, что подписчики Copilot Pro получат доступ к конструктору пользовательских ИИ-моделей Copilot GPT Builder. Решение позволяет создавать чат-ботов без каких-либо знаний программирования. Также пользователи Copilot Pro смогут делиться своими моделями даже с теми, у кого нет подписки. Такие чат-боты можно запускать как на мобильных устройствах, так и на ПК.

⏩В рамках последней презентации Samsung показала новые возможности Copilot в Windows 11 до официального анонса со стороны Microsoft. Изображения на сайте южнокорейской компании подтверждают слухи о реализации идеи использования естественного языка при общении с ИИ для различных задач. Например, это включает напоминания о сказанном другими пользователями в чате, возможность скопировать ссылку или другие данные из сообщения пользователя в чате, отвечать на определённые слова в чате определёнными сообщениями и другие опции.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 марта 2024 08:40

🔥Grok-1 LLM от Илона Маска.

Grok-1 представляет собой смесь экспертов размером 314B обученную с нуля xAI.

Лицензия: Apache 2.0

Веса Grok-1 доступны на Brazzer

▪ Model: https://dagshub.com/xai/grok-1
▪ Page: https://x.ai/blog/grok-os
▪ Code: https://github.com/xai-org/grok-1
▪ Hugging face:https://huggingface.co/xai-org/grok-1

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 марта 2024 08:08

Вариант для тех, кто ищет виртуальный сервер с хорошей веб-защитой — Aéza:

– Виртуальные сервера до 6.0 ГГц на лучших процессорах;
– Профессиональная фильтрация атак StormWall;
– Круглосуточная поддержка;
– Anycast фильтрация;
– Низкие цены;
– 15% кешбэка по ссылке.

Бесконечно можно смотреть на три вещи: на огонь, воду и скидку от Aeza!
Говорят: твоё от тебя не уйдет. А зачем ждать? Динозавры тоже ждали и остались в прошлом

Используй 50% скидку и погнали в будущее!

Кроме того, сейчас Aéza раздает личные бесплатные сервера, забираем тут. Регистрация, подписка, платежи не потребуются.

Реклама. Индивидуальный предприниматель Лобанов Леонид Константинович. ИНН 781625705648 erid: LjN8KEr3S

Machinelearning

16 марта 2024 08:01

📌Microsoft рассказала, какие у Google преимущества в сфере генеративного ИИ

Microsoft заявила, что доступ к огромным объёмам данных и наличие оптимизированных под искусственный интеллект чипов дают Google преимущество в сфере генеративных нейросетей. Таким образом софтверный гигант попытался подчеркнуть наличие конкуренции в сегменте генеративных нейросетей. В январе этого года Еврокомиссия, основной отраслевой регулятор Евросоюза, начала проверку с целью выявления нарушений антимонопольного законодательства в этой сфере.

Сегмент генеративных нейросетей развивается быстрыми темпами. Появление чат-ботов на основе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, вызывает опасения по поводу того, что подобные технологии могут использоваться для создания фейковых новостей и распространения дезинформации. На этом фоне Еврокомиссия начала изучать сегмент, чтобы убедиться в том, что все игроки находятся в одинаковых условиях.

«Сегодня только одна компания — Google — вертикально интегрирована таким образом, что обеспечивает ей силу и независимость на всех уровнях ИИ — от чипов до процветающего магазина мобильных приложений. Все остальные вынуждены полагаться на партнёрские отношения, чтобы внедрять инновации и конкурировать», — говорится в докладе Microsoft, который был направлен в Еврокомиссию.

В Microsoft считают, что способность Google самообеспечивать себя оптимизированными под ИИ чипами даст ей конкурентные преимущества на ближайшие несколько лет. В это же время огромные массивы данных из поискового индекса Google и YouTube позволят компании обучать свою языковую модель Gemini. «YouTube предоставляет беспрецедентный набор видеоконтента: на платформе размещено около 14 млрд видеороликов. У Google есть доступ к этому контенту, а у других разработчиков в сфере ИИ — нет», — заявила Microsoft.

📎 Читать подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 марта 2024 17:20

🖥 pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via Interventions

Стэнфордская библиотека NLP для понимания и улучшения моделей на основе PyTorch.

Воздействие на внутренние состояния модели являются важной операцией во многих областях работы с ИИ, включая редактирование модели, управление, ее надежность и интерпретируемость.

Для облегчения таких задач исследователи Стэнфорда создали библиотеку Python с открытым исходным кодом, которая поддерживает сложные схемы взаимодействия с моделями в интуитивно понятном формате.

pip install pyvene

Например, вы можете использовать любую модель hf:

import torch
import pyvene as pv
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" # your HF model name.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def zeroout_intervention_fn(b, s): 
    b[:,3] = 0. # 3rd position
    return b

pv_model = pv.IntervenableModel({
    "component": "model.layers[15].mlp.output", # string access
    "intervention": zeroout_intervention_fn}, model=model)

# run the intervened forward pass
orig_outputs, intervened_outputs = pv_model(
    tokenizer("The capital of Spain is", return_tensors="pt").to('cuda'),
    output_original_output=True
)
print(intervened_outputs.logits - orig_outputs.logits)

tensor([[[ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  ...,  0.0000,  0.0000,  0.
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  ...,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  ...,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.4375,  1.0625,  0.3750,  ..., -0.1562,  0.4844,  0.2969],
         [ 0.0938,  0.1250,  0.1875,  ...,  0.2031,  0.0625,  0.2188],
         [ 0.0000, -0.0625, -0.0312,  ...,  0.0000,  0.0000, -0.0156]]],
       device='cuda:0')

Machinelearning

15 марта 2024 11:01

❓Возможно, совсем скоро мы увидим GPT-4.5 Turbo от OpenAI❓

⏩ Согласно новым данным из «утечки» от OpenAI, одним из существенных обновлений в GPT-4.5 Turbo является окно длины контекста в 256k токенов, что вдвое превышает текущие 128k GPT-4 Turbo. Этот шаг, похоже, является ответом OpenAI на конкурентов, запускающих модели со все более большими контекстными окнами, включая Google Gemini. Вероятно, что новая модель GPT изменит ситуацию для OpenAI или даже продвинет её впереди чат-бота Google.

OpenAI пока официально не раскрыла информацию об утечке, поэтому статус GPT-4.5 Turbo и дата выпуска в июне 2024 года окутаны тайной.

⏩Немного предыстории
12 марта 2024 года исследователи обнаружили в кэше Bing, что OpenAI готовится представить нейросеть GPT-4.5 Turbo. Но ссылка на эту страницу на сайте OpenAI выдаёт ошибку 404. Также из поисковой выдачи пропало упоминание о новом чат-боте.

⏩Ожидается, что с помощью чат‑бота GPT-4.5 OpenAI стремится устранить некоторые ограничения и проблемы, с которыми столкнулись его предшественники. Это включает в себя уменьшение предвзятости в сгенерированном тексте, улучшение понимания моделью неоднозначных запросов и значительное улучшение её способности решать задачи, специфичные для определённой предметной области.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 марта 2024 18:02

🎮 Google Deepmind представили SIMA

Это первый универсальный агент с искусственным интеллектом, который выполняет инструкции на естественном языке в широком спектре 3D-виртуальных сред и видеоигр.

Агент может выполнять задачи, аналогичные человеческим, и превосходит агентов, обученного всего в одной среде.

Его цель заключается не в достижении высоких результатов в играх, а скорее в умении взаимодействовать с окружающим миром.

На данный момент SIMA обучается на девяти различных видеоиграх, включая No Man's Sky от студии Hello Games и Teardown от Tuxedo Labs. Кроме того, на скриншотах можно увидеть такие игры, как Valheim, Hydroneer, Wobbly Life, Satisfactory и Goat Simulator 3.

Нейросеть обучается широкому спектру навыков, начиная от простой навигации и использования меню до добычи ресурсов, полета на космическом корабле и создания предметов.

Ученые также создали четыре исследовательские среды на движке Unity, где агентам предстоит строить скульптуры из строительных блоков, это поможет проверить их способность манипулировать объектами и интуитивное понимание физического мира.

Результаты SIMA демонстрируют потенциал для разработки новой волны универсальных ИИ-агентов, управляемых командами на естественном языке.

▪ Post
▪ Technical report

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 марта 2024 13:03

⭐️ Awesome Quant: Финансовая математика

Лучшие пакеты r, библиотеки python, пакеты julia, инструменты прогнозирования, программное обеспечение для работы с биржами, финансовые инструменты, r, python, julia, rust, java и многое другое.

Большой кураторский список безумно полезных библиотек, пакетов и ресурсов для Квантов.

https://wilsonfreitas.github.io/awesome-quant/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 марта 2024 09:01

🔥 SHMT — гетерогенная многопоточность для ускорения компьютеров

⏩Инженеры из Калифорнийского университета тестируют способ, который может значительно ускорить работу компьютерных систем без необходимости улучшать оборудование. Проект поможет также снизить энергопотребление.

Метод исследования основан на процессе одновременной и гетерогенной многопоточности (SHMT). Он задействует различные типы процессоров, содержащиеся в современных компьютерах: графический, центральный и тензорный (для работы технологий ИИ).

Концепция SHMT используется, в частности, во время планирования — процесса, в котором система выбирает порядок и расположение задач, решая, какие операции должны выполняться на процессорах каждого типа.

Тестовая установка включала ЦП ARM Cortex-A57, GPU Nvidia и тензорный процессор Google Edge. Благодаря одновременной и гетерогенной многопоточности выполнение расчёта примера кода прошло в 1,95 раза быстрее, а потребление энергии сократилось на 51%.

⏩«Укоренившиеся модели программирования ориентированы на использование только наиболее эффективных процессоров для каждой области кода, недостаточно используя вычислительную мощность гетерогенных компьютеров», — отметили исследователи в своей статье.

Учёные признали, что им предстоит преодолеть серьёзные проблемы, связанные с разделением вычислительных задач, которые будут выполняться разными типами процессоров, а затем объединением всего обратно без какого-либо замедления. По их оценкам, технологию SHMT не получится повсеместно внедрить в ближайшем будущем.

📎 Читать подробнее

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 марта 2024 20:03

🚀 Pix2Gif: Motion-Guided Diffusion for GIF Generation

Microsoft опубликовала модель преобразования изображений в GIF под названием Pix2Gif!

Они утверждают, что модель лучше всех понимает и генерирует движения, хотя мы не говорим об уровне Sora, это, безусловно, шаг вперед по сравнению с результатами замедленной съемки, к которым мы привыкли.

▪Github
▪Page
▪Paper
▪Demo

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 марта 2024 16:37

🔥 Convolutional Reconstruction Model

Модель для сверхбыстрого преобразования изображений в 3D, с помощью модели сверточной реконструкции.

▪Github
▪Page
▪Paper

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 марта 2024 11:02

🔥 Код отладчика Transformer Debugger для работы с моделями от OpenAI опубликован на GitHub

OpenAI опубликовала код отладчика Transformer Debugger, предназначенного для работы с моделями машинного обучения. С его помощью проще понимать, почему языковые модели выводят определённые токены в ответ на запрос.

Transformer Debugger, как и любой отладчик для моделей машинного обучения поддерживает функции пошагового вывода, перехвата активностей и их трассировки. Разработчики компании отмечают, что утилита помогает понять, почему языковая модель уделяет внимание определённым токенами и почему выводит их в качестве ответа на запрос.

Выпуск включает в себя следующие компоненты:
⏩Neuron viewer — React-приложение для вывода информации об отдельных компонентах модели, включая фокусы внимания и нейроны MLP.
⏩Activation server — сервер, который взаимодействует с моделью и извлекает данные для вывода. Он же нужен для работы с общедоступными контейнерами Azure.
⏩Models — простая библиотека выводов для моделей GPT-2.
⏩Примеры наборов данных для нейронов MLP и фокусов внимания.

🖥 Код Transformer Debugger написан на Python и доступен на GitHub. Вместе с этим разработчики OpenAI поделились подробными инструкциями и документацией.

@ai_machinelearning_big_data