17610
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста
🎓 Курс квантового машинного обучения
Бесплатный курс от сообщества ODS, который содержит лекции разных уровней сложности и глубины.
Все объяснения идут с кодом.
@bigdatai
📌Spotify тестирует ИИ-плейлисты
Spotify запустила бета-версию ИИ-плейлистов для пользователей из Великобритании и Австралии. С её помощью можно генерировать плейлисты с помощью подсказок на естественном языке.
@bigdatai
⚡️ Большое обновление для бенчмарка Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), призванное упростить поиск подходящей модели для эмбедингов!
Удобная фильтрация моделей, поиск, использование памяти, размер модели по параметрам.
Обновленный лидерборд: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
@bigdatai
DeepMind’s New AI: Assistant From The Future!
https://www.youtube.com/watch?v=Z_EliVUkuFA
@bigdatai
⚡ динамический 4D рендеринг человека ⚡️
Новая модель динамической 4D визуализации человека.
- Проект: https://taohuumd.github.io/projects/SurMo/
- Docs: https://arxiv.org/abs/2404.01225
- Код: https://github.com/TaoHuUMD/SurMo
@bigdatai
🔜 Intel планирует опередить TSMC в выпуске чипов 2 нм
⏩Intel намерена обойти TSMC, став первопроходцем в производстве 2-нанометровых чипов. Однако возникают вопросы о сравнительном качестве их техпроцесса по сравнению с 3-нанометровым процессом TSMC. Несмотря на длительный период, когда Intel отставала от TSMC и Samsung в освоении новейших технологий производства, сейчас компания готовится к выпуску продукции на 2-нанометровом техпроцессе, опережая конкурентов.
⏩Согласно последним отчетам, Intel планирует начать массовое производство своих процессоров Arrow Lake и Lunar Lake, используя новейшие технологии Intel 20A и 18A, уже до конца текущего года. Это сделает их первыми в мире чипами, изготовленными с использованием 2-нанометрового техпроцесса. В то время как TSMC, по всей видимости, начнет производство аналогичных чипов несколько позже.
⏩По предварительным данным, TSMC планирует производить около 67 500 пластин в месяц, в то время как Intel сможет выпускать до 202 500 пластин. Однако стоит отметить, что, по имеющейся информации, Intel не будет производить все компоненты своих процессоров самостоятельно.
⏩Некоторые источники утверждают, что процессорные плитки для Arrow Lake будут изготавливаться TSMC с использованием 3-нанометрового техпроцесса, что может указывать на то, что новейший техпроцесс Intel 20A все же уступает технологии конкурента, которая уже полгода присутствует на рынке.
@bigdatai
Одно из лучших видео с объяснением работы Трансформеров
На канале 3Blue1Brown недавно было опубликовано новое видео из серии о глубоком обучении. В этот раз авторы рассматривают вопрос "Что такое GPT" и представляют визуальное введение в Трансформеров.
Рекомендуем посмотреть.
📌 https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M&ab_channel=3Blue1Brown
@bigdatai
🔥 Сегодня выпущены два самых больших открытых набора данных для распознавания текста за всю историю 📜 📜
Набор данных содержит миллионы реальных документов, изображений и текстов для задач распознавания текста, анализа и разбора документов VQA.: https://huggingface.co/datasets/pixparse/idl-wds
Датасет дополнен аннотациями из проекта idl_data Бриттена и др. (https://arxiv.org/abs/2202.12985 )
PDFA: https://huggingface.co/datasets/pixparse/pdfa-eng-wds
@data_analysis_ml
⚡️Новый метод, который позволяет удалить 40% слоев LLM без снижения точности.
Это делает их намного дешевле и быстрее.
Его протестировали это на различных моделях с открытым исходным кодом.
В каждом семействе моделей было максимальное количество слоев, которые можно было удалить без снижения точности:
- Mistral - 30%
- Lama 70B - 40%
- Lama 13B - 50%
Отличная статья.
https://arxiv.org/html/2403.17887v1
@bigdatai
⚡️ Возможно, это самый большой сдвиг в парадигме Lms
В ходе двух независимых исследований удалось предварительно обучить 1,58-разрядные LMS, которые соответствуют производительности моделей FP16.
Нужно посмотреть, как он масштабируется (~ 30B), но мне очень интересны 1,58-битные модели Mamba и MoE.
https://huggingface.co/1bitLLM/bitnet_b1_58-3B
@bigdatai
Продуктовые аналитики, отмечайте 6 апреля в календаре. Авито проводит Weekend Offer!
Мы предлагаем комфортные условия:
— работа на удаленке или гибрид в офисе;
— комьюнити из 300 аналитиков для обмена опытом;
— зарплата от 200 до 480 тысяч рублей в зависимости от грейда;
— развитая инфраструктура, всё готово к старту продуктивной работы и запуску A/B-тестов.
Один шаг до оффера: подайте заявку до 4 апреля и приходите на интервью.
⚡️ Обнаружение текста, сгенерированного искусственным интеллектом
Исследователи изучили влияние ChatGPT на экспертные оценки конференций по искусственному интеллекту, подтвердив то, что мы все знали
статья: https://arxiv.org/pdf/2403.07183.pdf
@bigdatai
🚀 Intel предствавили полностью интегрированные многослойные персептроны на графических процессорах Intel для центров обработки данных
Intel Max 1550 превосходит графический процессор H100 в 2,84 раза при выводе и в 1,75 раза при обучении
https://arxiv.org/abs/2403.17607
@bigdatai
ComCLIP: Training-Free Compositional Image and Text Matching
📄 Paper: http://arxiv.org/abs/2211.13854
🌐 Project: https://sites.google.com/view/comclip
🛠️ Code/Data: https://github.com/eric-ai-lab/ComCLIP (
@bigdatai
🔝 Google опубликовали новый датасет изображений состояния кожи (SCIN) в сотрудничестве с врачами StanfordMed.
Он доступен в свободном доступе в качестве ресурса для исследователей, преподавателей и разработчиков
https://blog.research.google/2024/03/scin-new-resource-for-representative.html
@bigdatai
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python
Держите супер полезную статью, которая поможет освежить в памяти самые основные концепции Python и во всеоружии предстать на собесе)
Детально разбираются все 100 вопросов, так что после прочтения всё должно уложиться по полочкам 🌟
📎 Статья
@bigdatai
Нейросеть для генерации изображений YandexART стала доступна для тестирования внешним компаниям!
В режиме закрытого превью нейросеть уже попробовали несколько внешних компаний. Например, крупная e-com сеть тестирует YandexART для создания уникального дизайна подарочных карт. Клиенты сети смогут ввести текстовый запрос и самостоятельно выбрать собственное оформление для карты.
Теперь на облачной платформе Yandex Cloud с помощью YandexART компании смогут создавать визуалы для рекламы и социальных сетей, дизайн-макеты, иллюстрации для диджитала и книг. Нейросеть можно встроить через API в различные сервисы и веб-приложения.
3 популярыных библиотеки 𝗟𝗟𝗠𝘀 ↓
1️⃣ Ggml на C++, 7 тыс. ⭐ : https://github.com/ggerganov/ggml
2️⃣ Candle на Rust, 9 тыс. ⭐: https://github.com/huggingface/candle
3️⃣ Vllm на Python, 8 тыс. ⭐: https://github.com/vllm-project/vllm
@bigdatai
⚡️ ReFT: файнтюниг для больших языковых моделей
в 10-50 раз более эффективная настройка параметров, чем предыдущие современные методы точной настройки параметров
репозиторий: https://github.com/stanfordnlp/pyreft
abs: https://arxiv.org/abs/2404.03592
@bigdatai
Ищем системных аналитиков и технических писателей в команду Riverstart!
Компания в IT с 2012 года, аккредитована Минцифры.
Наши преимущества:
● вы сами выбираете формат работы - парттайм, фултайм или попроектно;
● можно работать в удобное время из любой точки мира;
● сможете выбирать проекты в тех отраслях, которые любите;
● платим по рынку, даем премии и составляем план развития на каждые полгода;
● 1 собеседование - не мучаем вас сериями собеседований.
Поможем комфортно и плавно вкатиться в рабочий процесс. Организуем условия для развития и роста, назначим куратора, к которому можно обращаться по техническим вопросам.
Узнайте больше о вакансиях и оставьте отклик на сайте!
✅ Какие техники и подходы есть в генерации Stable Diffusion?
Расскажет разработчик ИИ и тимлид Айнур Гайнетдинов на открытом уроке «Техники и Подходы в генерации Stable Diffusion» от Otus.
На этом уроке вы познакомитесь с принципами работы Stable Diffusion, узнаете о способах его применения через веб-интерфейс, научитесь дообучать модели на новые визуальные образы и освоите методы управления генерацией с помощью визуальных подсказок.
🔹Данный урок отличный выбор для IT-специалистов, желающих углубить свои знания в области компьютерного зрения, для дата-сайентистов, которые интересуются эффективными методами применения нейронных сетей в задачах обработки изображений
👉 Регистрация:
https://otus.pw/PZ51/?erid=LjN8KXykp
🤖Какая сертификация нужна для разработки медицинского ИИ?
Расскажет Николай Павлов — Advanced Project Engineer в SnkeOS GmbH. Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где разберём:
- кого и как сертифицируют в России и мире, чтобы продукт успешно вышел на рынок, а разработчик по пути не сел в тюрьму;
- по каким ключевым словам искать детализированную информацию, которой свойственно быстро меняться.
Кому нужен этот вебинар:
– IT-специалистам, которые работают или хотят работать в медицинских стартапах;
– разработчикам, желающим выйти на рынок медицинских устройств.
Занятие пройдёт 10 апреля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Искусственный интеллект (AI) в медицине».
💸Только до 7 апреля вы можете применить скидку 15% на оплату любого курса в честь дня рождения OTUS!
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: https://otus.pw/sZkU/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KLa4t
⚡️ Это шокирует.
Facebook* продает Netflix все ваши личные сообщения в Messenger в обмен на историю просмотров, при этом Netflix платит им более 100 миллионов долларов за рекламу.
* принадлежит Meta, признанной в РФ экстремистской и запрещённой на территории страны.
Компания продает ваши данные с целью получения прибыли.
Источник
@bigdatai
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Яндексом для подготовки специалистов по ИИ и ML.
ФКН был основан ВШЭ совместно с Яндексом 10 лет назад. За время своего существования он стал одним из лидеров в подготовке разработчиков и специалистов по ИИ и ML, выпустив более 3 000 человек,
В следующие 10 лет Яндекс и ВШЭ:
- Увеличат количество выпускников факультета по программам Яндекса в 4 раза
- Откроют магистратуру по ИИ в маркетинге и продукте
- Создадут направления по генеративным технологиям на магистерской программе "Современные компьютерные науки"
- Запустят студенческий кемп по машинному обучению
Обратите внимание, если планируете стать студентом — ВШЭ занимает второе место среди российских университетов по количеству публикаций на конференциях A*.
▪Подробнее
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ Руководство по установке для проекта Dark GPT
DarkGPT - это помощник по искусственному интеллекту на базе GPT-4-200K, предназначенный для выполнения запросов к взломанным базам данных.
Это руководство поможет вам настроить и запустить проект в вашей локальной среде.
github.com/luijait/DarkGPT
@bigdatai
⚡️ Третье поколение языковых моделей YandexGPT
В компании анонсировали линейку YandexGPT 3. Нейросеть YandexGPT 3 Pro стала первой языковой моделью, которую компании смогут самостоятельно дообучать на конретных задачах в сервисе ML-разработки Yandex DataSphere. Чтобы запустить процесс дообучения, нужно загрузить в DataSphere файл с примерами запросов и эталонными ответами на них. Такая нейросеть будет доступна только дообучившей её компании.
Работу YandexGPT 3 Pro можно оценить в демке и встроить в продукты бизнеса через API. Её стоимость для бизнеса снизилась почти в два раза. Плюс это базовая модель, которую сам Яндекс будет использовать в новых запусках и интеграциях генеративных технологий в продукты и инфраструктуру.
@bigdatai
🌍 𝗠𝗮𝗷𝗼𝗿 𝗧𝗢𝗠: 𝗣𝗹𝗮𝗻𝗲𝘁 𝗘𝗮𝗿𝘁𝗵 𝗶𝘀 𝗯̶𝗹̶𝘂̶𝗲̶ 𝟱.𝟰𝟬𝟱 𝗚𝗛𝘇
MajorTom-Core-S1RTC новый стандарт изображений со спутников и датасет, который содержит 1 469 955 снимков.
16 ТБ радиометрически откалиброванных изображений.
▪HF: https://huggingface.co/Major-TOM
▪Github: https://github.com/ESA-PhiLab/Major-TOM/
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/ESA-PhiLab/Major-TOM/blob/main/03-Filtering-in-Colab.ipynb
▪Paper: https://www.arxiv.org/abs/2402.12095
▪MajorTOM-Core-Viewer: https://huggingface.co/spaces/Major-TOM/MajorTOM-Core-Viewer
@ai_machinelearning_big_data
🌟 Нейросеть NVIDIA LATTE3D создаёт модели для 3D-принтера по текстовому описанию
⏩Компания NVIDIA представила новую генеративную ИИ-модель модель под названием LATTE3D. Разработчики позиционируют её как скоростной виртуальный 3D-принтер — она способна создавать трёхмерные объекты по текстовому описанию менее чем за секунду.
⏩LATTE3D создаёт 3D-модели в популярном формате, который используется для стандартных приложений рендеринга и применим в разработке видеоигр, рекламы, дизайн-проектов, а также в большинстве VR- и AR-приложений. Само по себе такое решение не ново, однако преимуществом ИИ-модели NVIDIA над другими проектами стала очень высокая скорость генерации.
⏩Согласно внутренним тестам компании, другим ИИ-моделям для создания готового результата требуется от 20 секунд до более 30 минут, в то время как LATTE3D справляется с задачей в среднем за 400 мс. Пока что разработчики научили LATTE3D генерировать только повседневные предметы и животных, но при наличии подходящих наборов данных портфолио модели можно расширить.
⏩Фирменный ИИ был обучен с использованием графических процессоров NVIDIA A100 Tensor Core, а его демоверсия работает на сборке с видеокартой NVIDIA RTX A6000.
Сейчас NVIDIA LATTE3D всё ещё находится в стадии разработки. О сроках выпуска общедоступной версии сервиса информации пока нет.
@bigdatai
🤖 Phi-2 Теперь на #KaggleModels!
Phi-2 - это языковая модель с 2,7 миллиардами параметров, которая демонстрирует выдающиеся способности к рассуждению и пониманию языка.
https://www.kaggle.com/models/Microsoft/phi
@bigdatai
📌 Что такое квантизация моделей и зачем она нужна
На Хабре вышла статья, в которой ML-разработчик Яндекса рассказал о квантизации и рассмотрел разные типы данных и современные методы квантизации. Будет полезно не только ML-инженерам, но и всем, кто хочет уметь заставлять модели работать эффективней.
@bigdatai