🌟 Агенты GenAI: Репозиторий Github c обширной базой знаний и примерами.

GenAI-агенты - это системы ИИ, способные взаимодействовать с окружающим миром и выполнять разнообразные задачи, подобно человеку. В отличие от традиционных систем ИИ, GenAI-агенты обладают большей гибкостью, адаптивностью и способностью к обучению.

Репозиторий - кладезь теоретических и практических знаний: примеры, начиная от простых разговорных ботов до сложных многоагентных систем, обучающие материалы для всех уровней — от начинающих до опытных пользователей, заинтересованных в изучении и применении современных технологий GenAI.

Простые агенты:

🟢простые диалоговые агентов и агенты для ответов на вопросы;
🟢агенты для анализа данных;

Агенты для конкретных задач:

🟠клиентская поддержка;
🟠оценка эссе и сочинений;
🟠планировщик путешествий;

Творческие агенты:

🟢агент генерации GIF-анимации;
🟢агент для генерации речи на основе текста;
🟢агент для генерации музыкальных композиций;

Сложные системы агентов:

🟠разговорный агент с расширенной памятью;
🟠многоагентные системы;
🟠самосовершенствующиеся агенты;
🟠агенты, ориентированные на выполнение задач;
🟠агенты для поиска и обобщения информации в Интернете;
🟠 исследовательские группы агентов на базе Autogen;

Специальные сложные агенты:

🟢агент для комплексных задач с использованием RAG.


▶️Практическое изучение и создание агентов GenAI::

# Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents.git

#Перейдите к интересующей вас технике
cd all_agents_tutorials/technique-name

#Следуйте подробному руководству по применению в каталоге каждой техники.

📌 Лицензирование : Apache 2.0 License.


🟡Сообщество в Discord
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #AwesomeGenAI #Github

Новостной дайджест

✔️ Google создал инструмент ИИ для мониторинга состояния зданий в городах.

Google выпустила инструмент на основе ИИ - Open Buildings 2.5D Temporal Dataset, отслеживающий визуальные изменения зданий. Набор данных охватывает территорию площадью 82 миллиона кв. км в Африке, Латинской Америке, Южной и Юго-Восточной Азии. Отслеживание изменений включает в себя оценку наличия, количества и высоты зданий за период с 2016 по 2023 г. Для обнаружения зданий использовались снимки со спутника Sentinel-2, который позволяет снимать заданный регион Земли примерно каждые пять дней, причем каждый пиксель на снимке представляет собой квадрат размером 10 м на реальной поверхности.
readwrite.com

✔️ АЭС в Пенсильвании будет перезапущена для обеспечения энергией дата-центров Microsoft.

Компания Constellation Energy объявила о планах по перезапуску закрытой атомной электростанции Три-Майл-Айленд в Пенсильвании. Перезапуск стал возможным благодаря соглашению с Microsoft, которая обязалась закупать электроэнергию, вырабатываемую станцией, в течение 20 лет. Данное решение является знаковым событием, демонстрирующим возобновление интереса к атомной энергетике на фоне растущих опасений по поводу изменения климата и необходимости обеспечения стабильных поставок электроэнергии.

Constellation Energy намерена инвестировать 1,6 миллиарда долларов в модернизацию реактора, включая замену главного силового трансформатора, восстановление турбин и систем охлаждения. Ожидается, что модернизированный реактор будет иметь мощность 835 мегаватт.
nytimes.com

✔️ Wordfreq, проект, анализирующий использование человеческого языка, закрывается из-за загрязнения данных генеративным ИИ.

Проект wordfreq, который предоставлял данные о состоянии языка на основе различных онлайн-источников, больше не будет обновляться. Это решение обусловлено из-за влияния генеративного ИИ и изменениями в доступности данных.
Генеративный ИИ загрязняет источники данных, они становятся ненадежными. Интернет, являвшийся важным источником информации для wordfreq, теперь переполнен контентом, созданным большими языковыми моделями. Этот контент часто не имеет подлинного человеческого намерения или коммуникации, искажая частоту слов.

Доступ к данным, которые раньше были бесплатными, теперь стал платным. Twitter и Reddit, ранее являвшиеся ценными источниками разговорного языка для wordfreq, больше не предоставляют открытые API.
edworking.com

✔️ Индийский режиссер Рам Гопал Варма отказывается от музыкантов в пользу музыки, созданной искусственным интеллектом.

Индийский режиссер Рам Гопал Варма, заявил, что будет использовать только музыку, созданную искусственным интеллектом в своих будущих проектах. Варма запустил проект под названием RGV Den Music, который будет использовать музыку, созданную Suno и Udio. Он утверждает, что ИИ обеспечивает мгновенное создание музыки с «нулевой стоимостью».
Варма раскритиковал композиторов за частые срывы сроков и конфликты в расписании, а авторов текстов обвинил в неспособности уловить суть песен.
techcrunch.com

✔️ Amazon запустил сервис генерации видеорекламы.

Amazon Ads запустил новую функцию - "Video Generator", которая использует генеративный ИИ для создания визуально привлекательных видеореклам за несколько минут. Инструмент предназначен для повышения креативности рекламодателей и создания контента.

Video Generator создает персонализированные видео по одному изображению продукта, подчеркивая особенности и преимущества товара. Он является дополнением к существующим инструментам Amazon Ads, которые позволяют рекламодателям генерировать изображения в разных стилях.
aboutamazon.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 WordLlama: простой тулкит для NLP.

WordLlama — это быстрый и легкий набор инструментов для обработки естественного языка для задач нечеткой дедупликации, оценки сходства и ранжирования слов.

Он оптимизирован для CPU и способен создавать эффективные представления текстовых лексем, используя компоненты из больших языковых моделей, например LLama3.

Ключевые особенности WordLlama:

🟢Представления матрешки: пользователь могут обрезать измерения эмбеддинга по мере необходимости, 1024-dim может быть усечена до 64, 128, 256 или 512.

🟢Низкие требования к ресурсам: WordLlama эффективно работает на CPU, выполняя быстрый поиск токенов со средним пулом.

🟢Бинаризация: будущие обновления будут включать модели, которые можно упаковать в небольшие целочисленные массивы для более быстрых вычислений с использованием расстояния Хэмминга.

🟢Инференс только на основе NumPy: конструкция легкая и простая, что позволяет легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы.

Эксперименты на наборе данных MTEB показывают, что WordLlama превосходит GloVe 300d по всем показателям, несмотря на значительно меньший размер (16 МБ против >2 ГБ).

WordLlama демонстрирует высокую производительность в задачах кластеризации, реранжирования, классификации текстов и семантического поиска.

В будущем разработчики планируют добавить функции для семантического разделения текста, а также примеры блокнотов и конвейеры RAG.


📌Лицензирование : MIT License.


🟡Demo
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Toolkit #NLP #WordLlama

🌟 Как Яндекс Браузер научил LLM-модели помогать пользователям с текстами

Нейроредактор в Браузере — это отдельный инструмент, который может создавать и редактировать тексты прямо там с помощью YandexGPT. При его улучшении команда разработки экспериментировала с различными подходами к обучению моделей:

🟢В качестве стартовой точки для офлайн-метрик использовалась диффалка, написанная на Go. Она работает на основе алгоритма поиска LCS-индексов, позволяя искать наидлиннейшие общие подпоследовательности между версиями текста. Это дало возможность проверять гипотезы о качестве и экономить время.

🟢Переход от архитектуры Decoder к Encoder-Decoder. Кодировщик понимает исходный текст, а декодер генерирует правильный вариант. Это сократило время генерации в 2 раза без потери качества.

🟢Использование Curriculum learning для постепенного увеличения сложности примеров. Примеры сортировались по расстоянию Левенштейна как показателю сложности.

🟢Фаза претрейна на большом "грязном" наборе данных перед тонкой настройкой на меньшем чистом наборе. Данные для предобучения собирались прогоном текста через существующую модель и добавлением искусственных ошибок. Это стабилизировало поведение на длинных текстах.

Эксперименты привели к ускорению в 2 раза и среднему улучшению качества на 10% на открытых наборах данных.

В Нейроредакторе расширили поддержку Маркдауна. Исходные модели могли непредсказуемо убрать часть спецсимволов или, наоборот, добавить. Это было исправлено путем восстановления разметки и переобучения модели.

🟡Статья

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM