Помимо своей большой языковой модели T-lite, Т-Банк открыл доступ к библиотеке Turbo Alignment, которая позволяет даже небольшим командам без значительных ресурсов и глубокой экспертизы в LLM создавать LLM-based продукты.
@ai_machinelearning_big_data
#LLM #news #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25❤11🔥10
Mini-Omni2 одна из первых MMLM с открытым исходным кодом, которая наиболее близко воспроизводит функциональность GPT-4o.
Mini-Omni2 может понимать визуальные, аудио и текстовые модальности на входе и генерировать речевые ответы, интерактивно взаимодействуя с пользователями.
Модель основана на архитектуре Qwen2 и использует предварительно обученные кодировщики CLIP и Whisper для обработки визуальных и аудио данных.
Mini-Omni2 отличается от других моделей тем, что не требует отдельных моделей ASR или TTS. В Mini-Omni2 применяется алгоритм
Text-Instruct Delay Parallel Decoding, который позволяет генерировать текстовые и аудио токены параллельно, используя синтез речи из текста для вывода аудио в режиме реального времени.⚠️ Mini-Omni2 обучена только на английском языке. Однако, поскольку в качестве аудиокодера используется whisper, модель может понимать и другие языки, которые поддерживает whisper, но инференс будет только на английском.
# Create conda env
conda create -n omni python=3.10
conda activate omni
# Clone repo & install requirements
git clone https://github.com/gpt-omni/mini-omni2.git
cd mini-omni2
pip install -r requirements.txt
# Start server first
sudo apt-get install ffmpeg
conda activate omni
cd mini-omni2
python3 server.py --ip '0.0.0.0' --port 60808
# Run streamlit UI
pip install PyAudio==0.2.14
API_URL=https://0.0.0.0:60808/chat streamlit run webui/omni_streamlit.py
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MLLM #MiniOmni2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26❤11🔥6❤🔥1👏1
Выпуск PyTorch® 2.5 представляет новый бэкэнд CuDNN для SDPA, обеспечивающий ускорение до 75% на GPU NVIDIA H100 и новее. Оно активировано по умолчанию.
Сокращено время холодного запуска
torch.compile благодаря региональной компиляции, которая позволяет собирать nn.Module без перекомпиляции. Бэкэнд TorchInductor CPP получил поддержку FP16, обертку CPP, режим AOT-Inductor и режим максимальной автонастройки.
В режиме максимальной автонастройки для GEMM-операций используется шаблон C++ в качестве альтернативы ATen с библиотеками oneDNN и MKL.
Поддержка Intel GPU расширена и теперь включает Intel® Data Center GPU Max Series и Intel® Client GPU.
Релиз включает 4095 коммитов от 504 участников.
pytorch.org
Обновленная политика включает Стандарты уровня безопасности ИИ - набор мер безопасности, строгость которых возрастает по мере роста возможностей модели. Пороговые значения возможностей - это конкретные способности ИИ, достижение которых требует усиленных мер безопасности.
В новой версии определены два ключевых порога: автономные исследования в области ИИ и разработка оружия массового поражения. Для эффективного внедрения политики Anthropic разработала оценку возможностей, оценку мер безопасности, процессы документирования и принятия решений и меры для внутреннего управления и получения внешних заключений.
anthropic.com
Perplexity запускает поиск по внутренней базе знаний и рабочие пространства.
Perplexity представляет две новые функции: поиск по внутренней базе знаний, который позволяет пользователям Pro и Enterprise Pro искать как в Интернет-контенте, так и в своих собственных внутренних базах знаний, и Perplexity Spaces - хабы для совместной работы на базе ИИ, которые можно настраивать под конкретные задачи.
Perplexity Spaces позволяют приглашать коллег, подключать внутренние файлы и настраивать ИИ-помощника. Функция поиска по внутренней базе знаний уже доступна клиентам Enterprise Pro.
perplexity.ai
OpenAI представила предварительную версию приложения ChatGPT для Windows, предназначенного для пользователей ChatGPT Plus, Team, Enterprise и Edu.
Это ранняя версия "полноценного приложения", которое выйдет позже в этом году. Пользователи могут загружать файлы и фотографии, резюмировать документы и создавать изображения с помощью DALL-E 3. Есть ограничения: отсутствие поддержки голоса, включая расширенный голосовой режим, и некоторые интеграции с GPT Store.
Приложение предоставляет доступ ко всем моделям OpenAI, включая o1-preview.
techcrunch.com
Boston Dynamics и Toyota Research Institute (TRI) объединят усилия, чтобы ускорить разработку роботов-гуманоидов общего назначения. Исследовательское партнерство будет использовать большие поведенческие модели TRI и робота Atlas от Boston Dynamics.
TRI - мировой лидер в быстром развитии больших поведенческих моделей (LBM) для робототехники. Партнерство, базирующееся в Бостоне, будет совместно возглавляться Скоттом Кейндерсмой, старшим директором по исследованиям в области робототехники в Boston Dynamics, и Рассом Тедрейком, вице-президентом по исследованиям в области робототехники в TRI.
pressroom.toyota.com
AMD и NVIDIA, два главных производителя чипов, объединили свои усилия в сфере ИИ. Несмотря на конкуренцию, они пришли к совместному заключению, что их технологии дополняют друг друга. Процессоры AMD EPYC отлично работают в паре с NVIDIA GPU, увеличивая производительность при работе с большими моделями машинного обучения.
В результате сотрудничества, процессоры AMD EPYC будут интегрированы в системы NVIDIA HGX и MGX, чтобы оптимизировать производительность ИИ и ЦОДов.
analyticsindiamag.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍35❤10🔥7🤨2
Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.
Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.
В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:
Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.
Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки
Transformers или в промпт-шлюзе Arch. ⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19❤5🔥5
Janus - уникальная мультимодальная модель, которая способна выполнять как задачи понимания, так и генерации изображений. В отличие от других GenAI моделей, Janus использует раздельные пути кодирования визуальной информации, оптимизированные под каждую задачу, находясь в единой архитектуре на основе трансформера.
Это разделение позволяет Janus точно извлекать семантическую информацию из изображений для задач понимания, одновременно сохраняя детализацию и целостность для задач генерации.
Janus имеет 1.3 млрд. параметров с длиной последовательности в 4096.
Процесс обучения Janus проходил в несколько этапов: сначала тренировались адаптеры и Image Heads для связывания визуальных и лингвистических эмбедингов. Затем - предварительное обучение задачам понимания и генерации и, в конце - инструктивная специализация модели при помощи SFT.
Результаты оценки показали, что Janus превосходит предыдущие унифицированные MMLM и демонстрирует конкурентоспособность с некоторыми моделями большего размера.
На MMBench, SEED-Bench и POPE, Janus (1.3B) превзошла LLaVA-v1.5 (7B)12 и Qwen-VL-Chat (7B)13.
На MSCOCO-30K и GenEval Janus превзошла DALL-E 214 и SDXL
Инференс модели пока поддерживается только в CLI на Transformers. Примеры запуска в режимах Multimodal Understanding и Text-to-Image Generation приведены в репозитории проекта.
Способ запуска в GradioUI в коммитах. По отзывам - модель запускается на T4 (16 Gb) в free-tier Google Collab.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #GenAI #Janus #DeepSeek
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19👍14🔥4
Google запускает платную версию NotebookLM, ориентированную на бизнес. Доступ к NotebookLM Business будет через пилотную программу раннего доступа.
Участники пилотной программы NotebookLM Business получат более высокие лимиты использования и новые функции: кастомизация и совместное использование записных книжек.
В NotebookLM Business также запланирована функция Audio Overview, которая позволяет пользователям создавать озвученное учебное пособие. Google объявит о всеобщей доступности и ценах на NotebookLM Business позднее в этом году.
venturebeat.com
Новые функции — возможность поиска по прошлым чатам и добавления контекста в проекты с помощью пользовательских инструкций.
Например, можно попросить Claude AI создать список дел для детей, а затем указать, что у 7-летнего ребенка СДВГ, чтобы ИИ скорректировал ответ с учетом этой информации.
Обновленный интерфейс мобильных приложений и дополнительная поддержка проектов упрощают переключение между устройствами, сохраняя при этом непрерывность рабочих процессов. Теперь и на нативном приложении для iPad.
tomsguide.com
Google назначил Прабакара Рагхавана, главу подразделения поиска и рекламы, на должность СTO. Ник Фокс, опытный руководитель Google, возглавит подразделение поиска и рекламы.
Команды, работающие над Google Assistant и чат-ботом Gemini, будут переведены в другие бизнес-подразделения. Команды, сосредоточенные на "устройствах и домашнем опыте", перейдут в подразделение Platforms & Devices, отвечающее за разработку устройств для умного дома и смартфонов Pixel.
Команда, ответственная за чат-бота Gemini, станет частью исследовательской лаборатории ИИ Google DeepMind под руководством Демиса Хассабиса, лауреата Нобелевской премии по химии за разработку системы прогнозирования структуры белка AlphaFold2.
siliconangle.com
Microsoft подала заявки на два патента, описывающие ИИ-системы, способные анализировать деятельность пользователей и предлагать рекомендации по совместной работе.
Первая система отслеживает документы, с которыми взаимодействует пользователь, а также вклад каждого автора, создавая ранжированный "рекорд авторства". Эти данные анализируются с помощью машинного обучения для формирования рекомендаций по совместным проектам.
Вторая система использует нейронную сеть для обработки естественного языка, чтобы лучше понимать взаимосвязь между фразами в разных документах. Эта технология позволит ИИ выполнять анализ и отвечать на запросы, основываясь на более глубоком понимании контекста.
thedailyupside.com
Samsung анонсировала разработку 24-гигабайтного чипа динамической памяти GDDR7 (DRAM) со скоростью 40 Гбит/с и выше.
Новая память предназначена для использования в центрах обработки данных и приложениях искусственного интеллекта, и в ближайшее время не будет доступна для потребительских ПК.
Samsung утверждает, что новый чип GDDR7 потребляет на 30% меньше энергии по сравнению с предыдущим поколением GDDR6. Это достигается за счет использования технологий управления тактовой частотой и двойного напряжения питания (VDD). Компания планирует начать производство 24-гигабайтной DRAM в начале 2025 года.
uk.pcmag.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤8🔥3🤔1
Zamba2-Instruct - семейство инструктивных моделей на архитектуре Mamba2+Transformers для NLP-задач.
В семействе 2 модели:
Высокая производительность семейства по сравнению с релевантными Transformers-only моделями достигается за счет конкатенации эмбедингов модели с входными данными для блока внимания и использование LoRA projection matrices к общему MLP-слою.
Модели файнтюнились (SFT+DPO) на instruct-ориентированных наборах данных (ultrachat_200k, Infinity-Instruct, ultrafeedback_binarized, orca_dpo_pairs и OpenHermesPreferences).
Тесты Zamba2-Instruct продемонстрировали внушительную скорость генерации текста и эффективное использование памяти, обходя MT-bench более крупные по количеству параметров модели/ (Zamba2-Instruct-2.7B превзошла Mistral-7B-Instruct-v0.1, а Zamba2-Instruct-1.2B - Gemma2-2B-Instruct)
⚠️ Для запуска на СPU укажите
use_mamba_kernels=False при загрузке модели с помощью AutoModelForCausalLM.from_pretrained.# Clone repo
git clone https://github.com/Zyphra/transformers_zamba2.git
cd transformers_zamba2
# Install the repository & accelerate:
pip install -e .
pip install accelerate
# Inference:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B-instruct", device_map="cuda", torch_dtype=torch.bfloat16)
user_turn_1 = "user_prompt1."
assistant_turn_1 = "assistant_prompt."
user_turn_2 = "user_prompt2."
sample = [{'role': 'user', 'content': user_turn_1}, {'role': 'assistant', 'content': assistant_turn_1}, {'role': 'user', 'content': user_turn_2}]
chat_sample = tokenizer.apply_chat_template(sample, tokenize=False)
input_ids = tokenizer(chat_sample, return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to("cuda")
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=150, return_dict_in_generate=False, output_scores=False, use_cache=True, num_beams=1, do_sample=False)
print((tokenizer.decode(outputs[0])))
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #SLM #Zamba2 #Instruct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20❤7🔥5👏1