InstaFlow: диффузия за 1 шаг

Главная проблема диффузий — это их скорость. Было много попыток сократить количество шагов сэмплирования, но дойти до скорости ГАНов до сих пор не получалось.

Авторы этой работы, вдохновившись идеями Optimal Transport, догадались, что основное препятствие при ускорении генерации — это нелинейные траектории апдейтов (см. картинку). Но если потюнить модель на задаче их "выпрямления", то потом она легко дистиллируется в одношаговую диффузию!

При этом качество проседает совсем незначительно (FID для Stable Diffusion: 10.7 → 11.8)

Статья, GitHub

Longformer-tiny для русского языка

Друг скрестил Longformer и BERT-tiny, получив крошечную модель с контекстом в 16к токенов. Детали танцев с бубном и обучения есть на хабре. А картинку нарисовала моя сестра ☺️

Хабр, Huggingface

AIJ Contest — Strong Intelligence

В этом году я помогаю организовать соревнование мультимодальных чатботов. Там нужно подготовить языковую модель, которая умеет понимать картинки, аудио и отвечать на сложные вопросы в формате диалога (на английском языке).

Звучит тяжело, но на самом деле такую штуку можно и за один день обучить (см. FROMAGe), к тому же мы даём участникам карточки A100 по 80 гигов и выложили простенький бейзлайн на базе ImageBind + LLaMa2-7b. Призовой фонд 3М₽.

GitHub, платформа

The Reversal Curse of LLM

Жаль, но похоже все языковые модели, независимо от размера, лажают на обобщениях фактов: A⠀is⠀B⠀→⠀B⠀is⠀A.

Авторы собрали несколько датасетов с такими логическими следствиями и проверили самые крутые модели (включая LlaMa и GPT-3). Оказалось, что обучаясь на факте "John is a son of Ann", модели не учат "Ann has a son John". А соответствующие логиты даже на капельку больше не становятся. Эта проблема есть и у GPT-4 (см. картинку).

Статья, GitHub

Language Models Represent Space and Time (by MIT)

В эмбеддингах языковых моделей (на средних слоях) обнаружились линейные фичи пространственно-временных координат.

И более того, они содержат внутри себя приблизительную карту мира, которую можно восстановить линейным преобразованием. То же самое работает для имён и событий — в их активациях присутствуют линейные фичи времени.

Это ещё одно свидетельство того, что языковые модели не просто запоминают обучающую выборку, а строят внутри себя физическую картину мира.

P.S. у Бориса расписано чуть подробнее

Статья

Deja Vu: отключение 85% весов OPT-175B улучшает её качество и ускоряет в 6 раз

Авторы этой статьи доказали, что языковые модели обладают свойством контекстуальной разреженности (contextual sparsity). То есть для генерации каждого отдельного токена активируется очень мало весов. А какие именно части модели нужны на данном шаге — можно легко предсказать.

Для этого они обучили несколько маленьких MLP, динамически отключающих головы внимания и фрагменты FF-слоёв модели во время инференса. При такой "спарсификации" перплексия почему-то падает, а точность растёт! (см. картинку).

Результаты подтверждаются на моделях разных размеров, вплоть до OPT-175B, позволяя ускорить LLM в 3-6 раз.

Статья, GitHub

VR-NeRF: виртуальная реальность на шаг ближе (by Meta)

100 гигапикселей HDR фотографий не так то просто запихнуть в NeRF, но у исследователей из Meta это получилось. Итоговое VR пространство в реальном времени демонстрируется через Quest Pro VR в разрешении 2K, 36 fps.

В их статье описаны технические сложности с которыми пришлось столкнуться в процессе, решения по оптимизации, борьбе с aliasing и расширением динамического диапазона.

Статья, блог, датасет

The Shape of Learning: Intrinsic Dimensions in Transformer-Based Models

Препринт нашей новой работы! Оказалось, что языковые модели «упаковывают» свои репрезентации в очень маленькое пространство с внутренней размерностью не больше 60. И при этом анизотропия на средних слоях трансформеров-декодеров стремится к единице! Получается, эмбеддинги из середины модели расположены вдоль одной линии.

Еще одно интересное наблюдение — обучение LLM делится на две фазы: расширение и последующее сжатие активаций (см. картинку). А перед взрывами лосса их размерность немного подрастает.

UPD: приняли на EACL 🎉

Статья

NoPE: лучший позишн энкодинг — это тот, которого нет

Правда ли, что позиционное кодирование критически необходимо трансформерам? Оказывается, это справедливо только для энкодеров, а вот декодеры (GPT, LLaMA и тд) могут прекрасно работать и без него!

Похоже, что каузальные маски внимания (которые не позволяют заглядывать в правый контекст) сами по себе являются отличным источником информации о позиции токенов. И более того, трансформер БЕЗ позиционного кодирования лучше обобщается на размер контекста, выходящий за длину примеров из обучения, даже по сравнению с такими мудрёными методами, как Rotary или ALiBi.

P.S. Eсли вас на собеседовании спросят зачем нужнен позишн энкодинг в GPT — можете говорить, что не особо он и нужен 💁‍♂️

Статья, GitHub

Гугл представил Gemini — семейство мультимодальных моделей

Есть 4 размера — Ultra, Pro, Nano-1 (1.8B) и Nano-2 (3.25B), все они обладают контекстом в 32k токенов и понимают 4 модальности: текст, звук, картинки и видео. Из технических деталей могу только добавить, что там был RLHF 🤷‍♂️

Pro версия уже встроена внутри Bard, маленькие будут внутри Pixel 8, а самая крупная Ultra появится чуть позже после прохождения всех проверок на безопасность.

P.S. По метрикам самая крупная модель капельку получше, чем GPT-4 (но не везде). Поэтому, на мой взгляд, самые интересные модели — Gemini-Nano.

Статья, блог

Я выиграл Yandex ML Prize! (ex. премия Сегаловича)

За научные исследования в области графов знаний, языковых и мультимодальных моделей

VideoPoet: языковая модель для генерации и редактирования видео БЕЗ диффузий (by Google)

Да, это возможно! Рано выкинули Dall·E-1 на помойку истории, авторегрессионная генерация всё ещё на коне! Гугл представил модель, которая умеет создавать картинки, видео и аудио + редактировать всё это по тексту.

VideoPoet — это префиксная языковая модель (8B) с общим словарём для всех модальностей, при этом видео-ролики кодируются всего лишь в 1280 токенов. А промпт энкодится при помощи T5-XL и добавляется через линейную проекцию в префикс (просто безумие!). Дополнительно тут есть модуль super-resolution, ведь изначально видео генерируется в разрешении 128x128.

Статья, блог

Точечное редактирование знаний внутри LLM (by Alibaba)

Тут вышел крутейший обзор всех методов редактирования памяти языковых моделей! Авторы собрали всё внутри единого фреймворка, и теперь можно в пару строчек кода подправить мозги вашей LLM 🌚

Статья, GitHub

🔥Завершено обучение TinyLlama

Это крошечная (1.1B) версия Llama-2, которой за 4 месяца скормили 3 триллиона токенов (SlimPajama + StarCoder).

Авторам огромный респект, т.к. они опубликовали все промежуточные чекпоинты, chat-версию и даже очень шустрый код для претрейна!

Статья, GitHub, Huggingface

Depth Anything (by TikTok)

Новая сота в monocular depth estimation, код и веса уже в открытом доступе! Никаких супер инноваций, просто огромный датасет с псевдо-разметкой.

Статья, Github, huggingface

SliceGPT: сжимаем LLM, уменьшая размерность эмбеддингов (by Microsoft)

Языковые модели обладают избыточной, не используемой ёмкостью — что-то похожее мы уже видели в статье про мёртвые нейроны. А тут авторы предлагают убрать всё лишнее ортогональными преобразованиями с последующим отбрасыванием малоактивных строк и столбцов из матриц весов.

Выглядит это так, будто бы размерность эмбеддингов итоговой модели стала на 10-30% меньше, а перплексия и метрики почти не ухудшаются, особенно у крупных моделей (Llama-70B и OPT-66B). При этом в коде инференса ничего менять не надо.

P.S. Забавно, но модели вроде Phi-2 сжимаются гораздо менее охотно, возможно они эффективнее используют свою ёмкость.

Статья, GitHub (soon)

Google анонсировал новую LLM Gemini 1.5 - до 1M токенов!

У гугла с неймингом продуктов и моделей большие пролемы. Давайте разбираться что за 1.5.

То что сейчас крутится у них в проде, и что я недавно тестил, Gemini Ultra (Advanced), - это Gemini 1.0. А тут анонсировали, что уже сделали новую версию - Gemini 1.5.

Что нового?
- Эта модель уже основана на Mixture of Experts (MoE).
- может работать с контекстами в длиной 1M токенов, что на порядок больше чем у конкурентов.
- Причем, токены могут быть из разных модельностей. Например, в Gemini 1.5 можно тупо загрузить видео и попросить модель проанализировать его.

В 1M токенов поместится примерно часовое видео, 11 часов аудио, более 30k строк кода или более 700к строк текста.

Подробности есть в тех-репорте (58 стр). Либо в блог блог-посте.

@ai_newz