Новостной дайджест
✔️ Groq запустила LLaVA v1.5 7B, мультимодальную модель, которая работает в 4 раза быстрее, чем GPT-4o от OpenAI.
LLaVA v1.5 7B может отвечать на вопросы по изображениям, генерировать подписи и вступать в диалог с использованием текста, голоса и картинок.
Это первый опыт Groq с мультимодальными моделями, и более высокая скорость инференса в задачах с изображениями, аудио и текста может привести к созданию более совершенных ассистентов ИИ.
Groq предлагает эту модель бесплатно в режиме "Preview Mode" для разработчиков.
groq.com
✔️ Deep Seek-V2.5: open-source модель, сочетающая функции чата и понимание кода.
DeepSeek выпустила DeepSeek-V2.5, мердж своих моделей DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2.
DeepSeek-V2.5 унаследовала способности от оригинальных моделей к общению и работе с кодом и улучшила производительность в задачах написания текстов и следования инструкциям за счет более точного следования предпочтениям человека.
Модель показала высокие результаты в нескольких бенчмарках, особенно в тестах на китайском и английском языках.
в DeepSeek-V2.5 были сделаны улучшения в области безопасности и генерации кода: уменьшено влияние политик безопасности на обычные вопросы и на 5,1 % улучшен результат в заданиях на завершение кода.
Модель доступна онлайн и на HuggingFace.
platform.deepseek.com
✔️ vLLM v0.6.0: 2,7-кратное повышение пропускной способности и 5-кратное сокращение задержки.
vLLM выпустила новую версию v0.6.0, которая значительно быстрее и эффективней по сравнению с предыдущей версией.
Это достигнуто благодаря серии оптимизаций: разделение API-сервера и движка инференса, пакетная планировка нескольких потоков вывода одновременно и асинхронная обработка инференса.
blog.vllm.ai
✔️ Релиз фреймворка SGLang v0.3: 7-кратное ускорение DeepSeek MLA, 1,5-кратное ускорение torch.compile, поддержка LLaVA-OneVision.
SGLang - это фреймворк для LLM и VLM. Он делает взаимодействие с моделями быстрым и контролируемым за счет совместной разработки бэкэндной среды и фронтэнда.
В версии SGLang v0.3 получил поддержку оптимизаций для MLA: поглощение весов, групповые ядра декодирования, FP8 batched MatMul и FP8 KV cache quantization.
Вторым важным обновлением является интеграция torch.compile для линейных/нормальных/активационных слоев и объединение его FlashInfer attention и sampling kernels.
Torch.compile включен для размеров пакетов от 1 до 32 и поддерживает непрерывную пакетную обработку, а так же RadixAttention для кэширования префиксов.
lmsys.org
✔️ Chatbot Arena, на которую опирается AI-сообщество, не самый лучший бенчмарк.
Бенчмарк, созданный LMSYS, стал популярным инструментом для сравнения производительности различных моделей ИИ, но его методология вызывает вопросы о репрезентативности и объективности результатов.
Основная проблема Chatbot Arena заключается в том, что он полагается на субъективные оценки пользователей, которые могут предпочитать определенный стиль ответов или не замечать галлюцинации модели.
LMSYS пытается смягчить эти предубеждения, используя автоматизированные системы оценки, такие как MT-Bench and Arena-Hard-Auto, которые используют модели OpenAI GPT-4 и GPT-4 Turbo для ранжирования качества ответов. Однако, эффективность этих систем в полной мере не доказана.
Растущие коммерческие связи LMSYS и спонсорство от венчурных фирм, инвестирующих в некоторые из тестируемых моделей, также вызывают вопросы о беспристрастности платформы.
techcrunch.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
LLaVA v1.5 7B может отвечать на вопросы по изображениям, генерировать подписи и вступать в диалог с использованием текста, голоса и картинок.
Это первый опыт Groq с мультимодальными моделями, и более высокая скорость инференса в задачах с изображениями, аудио и текста может привести к созданию более совершенных ассистентов ИИ.
Groq предлагает эту модель бесплатно в режиме "Preview Mode" для разработчиков.
groq.com
DeepSeek выпустила DeepSeek-V2.5, мердж своих моделей DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2.
DeepSeek-V2.5 унаследовала способности от оригинальных моделей к общению и работе с кодом и улучшила производительность в задачах написания текстов и следования инструкциям за счет более точного следования предпочтениям человека.
Модель показала высокие результаты в нескольких бенчмарках, особенно в тестах на китайском и английском языках.
в DeepSeek-V2.5 были сделаны улучшения в области безопасности и генерации кода: уменьшено влияние политик безопасности на обычные вопросы и на 5,1 % улучшен результат в заданиях на завершение кода.
Модель доступна онлайн и на HuggingFace.
platform.deepseek.com
vLLM выпустила новую версию v0.6.0, которая значительно быстрее и эффективней по сравнению с предыдущей версией.
Это достигнуто благодаря серии оптимизаций: разделение API-сервера и движка инференса, пакетная планировка нескольких потоков вывода одновременно и асинхронная обработка инференса.
blog.vllm.ai
SGLang - это фреймворк для LLM и VLM. Он делает взаимодействие с моделями быстрым и контролируемым за счет совместной разработки бэкэндной среды и фронтэнда.
В версии SGLang v0.3 получил поддержку оптимизаций для MLA: поглощение весов, групповые ядра декодирования, FP8 batched MatMul и FP8 KV cache quantization.
Вторым важным обновлением является интеграция torch.compile для линейных/нормальных/активационных слоев и объединение его FlashInfer attention и sampling kernels.
Torch.compile включен для размеров пакетов от 1 до 32 и поддерживает непрерывную пакетную обработку, а так же RadixAttention для кэширования префиксов.
lmsys.org
Бенчмарк, созданный LMSYS, стал популярным инструментом для сравнения производительности различных моделей ИИ, но его методология вызывает вопросы о репрезентативности и объективности результатов.
Основная проблема Chatbot Arena заключается в том, что он полагается на субъективные оценки пользователей, которые могут предпочитать определенный стиль ответов или не замечать галлюцинации модели.
LMSYS пытается смягчить эти предубеждения, используя автоматизированные системы оценки, такие как MT-Bench and Arena-Hard-Auto, которые используют модели OpenAI GPT-4 и GPT-4 Turbo для ранжирования качества ответов. Однако, эффективность этих систем в полной мере не доказана.
Растущие коммерческие связи LMSYS и спонсорство от венчурных фирм, инвестирующих в некоторые из тестируемых моделей, также вызывают вопросы о беспристрастности платформы.
techcrunch.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍31❤11🔥6
LLaVaOLMoBitnet1B - мультимодальная модель, способная принимать в качестве входных данных изображение + текст (запрос) и отдавать согласованные текстовые ответы на выходе.
Архитектура модели состоит из 3-х частей:
Модель была обучена в 2 фазы. Первая - предварительное обучение для выравнивания функций и вторая фаза - тонкой настройки инструкций.
Фаза предварительного обучения состояла из 1 эпохи на отфильтрованном наборе данных 595 тыс. концептуальных текстовых аннотаций, с обновлением весов только проекционного слоя.
Для второй фазы точной настройки инструкций использовалась 1 эпоха с набором данных LLaVa-Instruct-150K с обновлением и весов слоя проекции и весов LLM.
⚠️ Примечание: Модель в репозитории IntelLabs на Huggingface находится в режиме акцепта доступа. После отправки запроса пройдет какое-то время, прежде чем владелец репозитория одобрит запрос.
# Clone repositry
git clone https://huggingface.co/IntelLabs/LlavaOLMoBitnet1B
# Move to folder & intall requirements
cd LlavaOLMoBitnet1B
pip install -r requirements.txt
# Run inference
python llava_olmo.py
text = "Be concise. Describe what is in the image"
url = "https://URL_TO_IMAGE.jpg"
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Intel #ML #LlavaBitNet
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥9❤3
Mini-Omni - open-source MMLM, которая умеет ввод-вывод речи в режиме реального времени. Она построена по предложенному в исследовании методу "Any Model Can Talk", который позволяет добавлять речевые возможности к существующим LLM с минимальными изменениями в их архитектуре.
Функциональные возможности модели:
Mini-Omni основана на LLM Qwen2-0.5B с трансформерной архитектурой, состоящей из 24 блоков и internal dimension 896.
Для кодирования речи используется Whisper-small encoder, а для распознавания и синтеза речи добавлены адаптеры ASR, связанные с двухслойной MLP, и ТТS, который добавляет 6 дополнительных трасформерных блоков к существующим у Qwen2.
Mini-Omni обучалась на датасетах Libritts, VCTK, Multilingual LibriSpeech, Open-Orca, Moss’s SFT, Alpaca-GPT4 и другие. Общий объем данных составил около 8000 часов речевых данных и 2 миллиона текстовых записей.
В бенчмарках Mini-Omn продемонстрировала отличные результаты в задачах распознавания речи, немного уступая Whisper-small и VITA.
# Create & activate venv
conda create -n omni python=3.10
conda activate omni
# Clone the Repository
git clone https://github.com/gpt-omni/mini-omni.git
cd mini-omni
# Install required packages
pip install -r requirements.txt
# start server
python3 server.py --ip '0.0.0.0' --port 60808
Запуск с Streamlit UI:
# run streamlit with PyAudio
pip install PyAudio==0.2.14
API_URL=https://0.0.0.0:60808/chat streamlit run webui/omni_streamlit.py
Запуск с Gradio UI:
API_URL=https://0.0.0.0:60808/chat python3 webui/omni_gradio.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #Speech2Speech #MiniOmni
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🔥11❤7🆒1
🟩 CancerLLM: LLM для онкологии.
CancerLLM - это языковая модель с 7 млрд. параметров для задач, связанных с онкологическими заболеваниями. Она была обучена на 2,67 млн. клинических записей и 515,5 тыс. отчетах о патологиях по 17 типам рака. Согласно проведенным тестам в процессе исследования, CancerLLM превосходит существующие модели на 7,61 % по показателю F1 (точность классификации).
🔸Arxiv
🟩 MedUnA: метод создания VLM для обработки медицинских снимков.
Medical Unsupervised Adaptation (MedUnA) состоит из двух этапов.
На первом этапе описания, сгенерированные LLM, соответствующие меткам классов, передаются через текстовый энкодер BioBERT. Результирующие текстовые эмбеддинги выравниваются по меткам классов с помощью упрощенного адаптера.
На втором этапе обученный адаптер интегрируется с визуальным энкодером MedCLIP, используя entropy-based loss и prompt tuning для эффективного выравнивания визуальных эмбеддингов.
🔸Arxiv
🟩 DARES: Базовая модель для роботизированной эндоскопической хирургии.
Метод, код и базовая модель для для выполнения самоконтролируемой монокулярной оценки глубины в задачах эндоскопической роботизированной хирургии.
🔸Arxiv🔸Github 🔸Model
🟩 Med-MoE: Mixture-of-Experts для медицинских VLM.
Med-MoE (Mixture-of-Experts) - легкий фреймворк для решения дискриминативных и генеративных мультимодальных медицинских задач.
Med-MoE работает в три этапа: cогласование медицинских изображений с лексемами LLMs, выбор экспертов для настройки инструкций с помощью обучаемого маршрутизатора и настройка выбранных экспертов в требуемой области.
🔸Arxiv 🔸Github
🟩 CanvOI: Визуальная модель для онкологии.
CanvOI - VL модель для цифровой патологии, основанная на ViT-g/10, оптимизированная для онкологических гистопатологических изображений. Благодаря использованию плиток размера 380 x 380 пикселей и патчей размера 10², CanvOI эффективна в задачах обучения по нескольким экземплярам (Multiple Instance Learning).
🔸Arxiv
🟩 UniUSNet: прогнозирование заболеваний на основе УЗИ.
UniUSNet - метод, код и претрейн-модель для задач классификации и сегментации ультразвуковых изображений, способный работать с различными типами УЗИ, анатомическими позициями и форматами входных данных. Обучена на более чем 9,7 тыс. аннотаций по 7 анатомическим позициям.
🔸Arxiv 🔸Github 🔸Model
Бенчмарки и наборы данных для оценки
🟥 TrialBench: Датасет клинических испытаний.
23 набора мультимодальных данных, предварительно структурированных для использования в задачах файнтюна моделей, оценки и прогнозирования ключевых результатов по показателям: продолжительность испытаний, отсев пациентов, уровень смертности и одобрение испытаний.
🔸Arxiv 🔸Github 🔸Dataset
🟥 LLM для бенчмарка по MedQA.
Исследование использования LLM для автоматизации оценки медицинских систем вопросов и ответов, традиционно требующих ручной оценки экспертов. Траектория изысканий сосредоточена на том, могут ли LLM имитировать человеческую оценку, анализируя ответы на вопросы, полученные из данных о пациентах.
🔸Arxiv
🟥 MedFuzz: Исследование надежности медицинских LLM.
MedFuzz от Microsoft Research - это состязательный метод проверки устойчивости LLM в эталонных тестах MedQA путем модификации вопросов таким образом, чтобы использовать нереалистичные предположения.
MedFuzz показывает, как LLM могут ошибаться таким образом, чтобы не обмануть медицинских экспертов, выявляя пробелы в их обобщении для реальных клинических условий.
🔸Arxiv
🟥MedS-Bench + Medicines: Оценка работы LLM в клинических задачах и датасет для обучения.
MedS-Bench - бенчмарк и датасет для оценки эффективности моделей в решении 11 клинических задач из 3 областей: обобщение отчетов, диагностика и рекомендации по лечению.
MedS-Ins - набор данных для настройки инструкций с 5 миллионами экземпляров для 122 задач.
🔸Arxiv 🔸Leaderboard 🔸Github
🔥Полный дайджест
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml #medtech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥31👍17❤9
OLMoE (Open Mixture-of-Experts Language Models) - это метод создания языковых моделей, использующий разреженно активированные смеси экспертов (Mixture-of-Experts, MoE). Следуя этому методу была создана и опубликована базовая модель и 2 ее вариации:
Модель предварительно обучалась на 5,1 трлн. токенов с 7 млрд. общих параметров, из которых только 1,3 млрд. активируются для каждого входного токена.
Такая конфигурация дает аналогичную стоимость инференса, как при использовании моделей с 1 млрд. параметров (напр. TinyLlama 1B), но требует больше VRAM для хранения 7 млрд общих параметров.
В создании OLMoE-1B-7B была использована архитектура decoder-only трансформера, в которой feedforward network была заменена на Mixture-of-Experts модуль, состоящий из набора меньших feedforward network, собранных в массивы k-экспертов. Ими управляет маршрутизатор (его роль выполняет обученный линейный слой), определяющий, какие из k-экспертов будут активированы для каждого входящего токена. Инференсы k-экспертов умножаются на вероятности маршрутизатора и потом суммируются, образуя общий инференс MoE-модуля.
Претрейн модели выполнялся на очищенных от дубликатов датасетах DCLM и Dolma 1.7 (Github, Wikipedia, наборы научных статей). На следующем этапе инструктивного дообучения были добавлены данные по программированию и математике, чтобы сбалансировать эти области знаний для повышения точности MoE.
Проведенные после обучения эксперименты показывают, что OLMoE-модели обучаются примерно в 2 раза быстрее, чем обычные LLM с эквивалентными активными параметрами.
# NOTE! Install the `transformers` & `torch` libraries first
from transformers import OlmoeForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# Load different ckpts via passing e.g. `revision=step10000-tokens41B`
# also check allenai/OLMoE-1B-7B-0924-SFT & allenai/OLMoE-1B-7B-0924-Instruct
model = OlmoeForCausalLM.from_pretrained("allenai/OLMoE-1B-7B-0924").to(DEVICE)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/OLMoE-1B-7B-0924")
inputs = tokenizer("Bitcoin is", return_tensors="pt")
inputs = {k: v.to(DEVICE) for k, v in inputs.items()}
out = model.generate(**inputs, max_length=64)
print(tokenizer.decode(out[0]))
# > # Bitcoin is a digital currency that is created and held electronically.
#No one controls it. Bitcoins aren’t printed, like dollars or euros – they’re produced by people and businesses running computers all around the world, using software that solves mathematical
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #MoE
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16❤5🔥4⚡1
NanoFlow - это универсальный фреймворк для LLM, ориентированный на повышение пропускной способности. Он комбинирует в себе набор техник: параллелизм внутри устройства, асинхронное планирование CPU и выгрузка KV-кеша готовых запросов на SSD.
В результате NanoFlow имеет пропускную способность выше, чем другие фреймворки - vLLM, Deepspeed-FastGen и TensorRT-LLM.
Архитектура NanoFlow основана на методе, который позволяет одновременно выполнять операции вычисления, памяти и сети. Параллелизм операций возможен из-за применения логики "микропакетов" для планирования операций и выделения ресурсов.
NanoFlow использует асинхронный поток управления, который запускает следующую итерацию без ожидания окончания предыдущей, тем самым ощутимо повышается утилизация ресурсов и снижается задержка в пайплайне модели.
Для оценки производительности NanoFlow были проведены эксперименты на различных моделях LLM: Llama2-70B, Qwen2-72B, DeepSeek-67B, Mixtral-8x7B и LLaMA3-8B на узле на узле DGX 8xA100 80 ГБ.
Результаты показали, что NanoFlow демонстрирует 1,91-кратное увеличение пропускной способности по сравнению с TensorRT-LLM.
# Clone repo & crate venv
git clone https://github.com/efeslab/Nanoflow.git
cd Nanoflow
chmod +x ./installAnaconda.sh
./installAnaconda.sh
# Install dependencies
yes | ./setup.sh
# Download model
./modelDownload.sh
# Serving datasets
./serve.sh
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Framework #MLTool #NanoFlow #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27👍12❤5
📚 Бесплатная электронная книга: The Fourier Transform, 2024.
Погружение в преобразование Фурье.
Приятный стиль изложения книги и множество наглядных диаграмм.
Внутри практика в виде задач, написанных на Python и MATLAB.
▪Book
@ai_machinelearning_big_data
Погружение в преобразование Фурье.
Приятный стиль изложения книги и множество наглядных диаграмм.
Внутри практика в виде задач, написанных на Python и MATLAB.
▪Book
@ai_machinelearning_big_data
🔥32❤7👍5🥰3🥱2👏1
Новостной дайджест
✔️ 3.7 миллиона фальшивых звезд GitHub.
Сервис Socket обнаружили 3.7 миллиона фальшивых звезд GitHub, что указывает на тенденцию роста угроз, связанных с мошенничеством, финансовыми махинациями и вредоносным ПО. Эти кампании быстро активизировались за последние шесть месяцев.
Фальшивые звезды используются для обмана пользователей, чтобы распространять вредоносное ПО и для привлечения инвестиций венчурных фондов в подставные компании с плохими показателями.
Алгоритм Socket выявил 3 746 538 подозрительных звезд за последние пять лет (с июля 2019 года по июль 2024 года) и 10 155 репозиториев, которые, по-видимому, проводили кампании по накрутке.
socket.dev
✔️ LLM не могут объяснить свои рассуждения.
В статье автор приводит интерактивную демонстрацию для проверки способности LLM распознавать и объяснять числовые последовательности, генерируемые случайными программами.
Несмотря на то, что модели в некоторых случаях определяют правильную последовательность, их объяснения бывают неверными. Этот эксперимент подтверждает существующие ограничения в рассуждающих способностях LLM, несмотря на их показатели в популярных бенчмарках.
jonathanychan.com
✔️ YouTube создает инструменты для обнаружения дипфейков лиц и голосов.
Компания представила две новые технологии: первая позволяет автоматически обнаруживать ИИ-контент, который имитирует голоса исполнителей, а вторая - обнаруживать и управлять контентом, созданным с помощью ИИ, на котором присутствуют лица людей.
Новые функции основаны на многолетнем опыте YouTube в разработке технологических подходов к решению проблем с правами в больших масштабах.
YouTube дополнительно ведет разработку новых способов предоставления авторам выбора в отношении того, как третьи стороны могут использовать их контент на платформе.
blog.youtube
✔️ Поиск нового поколения и RAG с Vertex AI.
В блоге Google Cloud опубликована статья о том, как Vertex AI можно использовать для создания поисковых приложений следующего поколения.
Статья состоит из трех частей: новые шаблоны в поиске, развитие поиска в будущем и RAG с помощью Vertex AI.
cloud.google.com
✔️ Повышение эффективности отладки C++ с помощью breakpoint expressions, генерируемых искусственным интеллектом.
В статье Devblogs Microsoft представлена новая функция в Visual Studio 2022, использующая искусственный интеллект для генерации выражений для условных точек останова и точек трассировки в коде C++. Эта функция, работающая на базе GitHub Copilot поможет разработчикам сэкономить время и силы, позволив ИИ предлагать подходящие условия или создавать собственные. В статье приводится пошаговое руководство по включению и использованию этой функции в Visual Studio 2022.
devblogs.microsoft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Сервис Socket обнаружили 3.7 миллиона фальшивых звезд GitHub, что указывает на тенденцию роста угроз, связанных с мошенничеством, финансовыми махинациями и вредоносным ПО. Эти кампании быстро активизировались за последние шесть месяцев.
Фальшивые звезды используются для обмана пользователей, чтобы распространять вредоносное ПО и для привлечения инвестиций венчурных фондов в подставные компании с плохими показателями.
Алгоритм Socket выявил 3 746 538 подозрительных звезд за последние пять лет (с июля 2019 года по июль 2024 года) и 10 155 репозиториев, которые, по-видимому, проводили кампании по накрутке.
socket.dev
В статье автор приводит интерактивную демонстрацию для проверки способности LLM распознавать и объяснять числовые последовательности, генерируемые случайными программами.
Несмотря на то, что модели в некоторых случаях определяют правильную последовательность, их объяснения бывают неверными. Этот эксперимент подтверждает существующие ограничения в рассуждающих способностях LLM, несмотря на их показатели в популярных бенчмарках.
jonathanychan.com
Компания представила две новые технологии: первая позволяет автоматически обнаруживать ИИ-контент, который имитирует голоса исполнителей, а вторая - обнаруживать и управлять контентом, созданным с помощью ИИ, на котором присутствуют лица людей.
Новые функции основаны на многолетнем опыте YouTube в разработке технологических подходов к решению проблем с правами в больших масштабах.
YouTube дополнительно ведет разработку новых способов предоставления авторам выбора в отношении того, как третьи стороны могут использовать их контент на платформе.
blog.youtube
В блоге Google Cloud опубликована статья о том, как Vertex AI можно использовать для создания поисковых приложений следующего поколения.
Статья состоит из трех частей: новые шаблоны в поиске, развитие поиска в будущем и RAG с помощью Vertex AI.
cloud.google.com
В статье Devblogs Microsoft представлена новая функция в Visual Studio 2022, использующая искусственный интеллект для генерации выражений для условных точек останова и точек трассировки в коде C++. Эта функция, работающая на базе GitHub Copilot поможет разработчикам сэкономить время и силы, позволив ИИ предлагать подходящие условия или создавать собственные. В статье приводится пошаговое руководство по включению и использованию этой функции в Visual Studio 2022.
devblogs.microsoft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍19❤9🔥4😁1