Стратегия Microsoft в области ИИ включает Copilot, пользовательский интерфейс, который поддерживает новые рабочие процессы и совместную работу, и Copilot Studio, который позволяет создавать ИИ-агентов с помощью инструментов low-code/no-code.
Конфиденциальность данных и безопасность ИИ занимают центральное место в видении Microsoft, направленном на создание надежного ИИ, при этом компания разрабатывает возможности для обеспечения доверия к ИИ и развития безопасной экосистемы.
geeky-gadgets.com
Новая функция расширит возможности Gemini Live, который уже сейчас может отвечать на вопросы с заблокированного телефона.
Для активации функции пользователю нужно будет включить соответствующую настройку в меню Gemini на Android.
Просмотр ответов с личной информацией будет доступен только после разблокировки устройства..
techradar.com
01AI, основанный специалистом по информатике Кай-Фу Ли, запустил новую модель Yi-Lightning, которая, как утверждается, превосходит GPT-4o-2024-05-13 от OpenAI и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic в рейтинге LMSYS.
Несмотря на успех Yi-Lightning, 01AI переориентируется на корпоративные решения для китайских компаний из-за трудностей с монетизацией потребительских продуктов. 01AI по-прежнему будет поддерживать свои глобальные приложения - PopAI, Monoland и приложение для поиска на основе ИИ BeaGo.
Китайские технологические компании получают поддержку от правительства в продолжающейся битве за лидерство в области ИИ с США. Китайское правительство сделало ИИ национальным приоритетом, стремясь стать мировым лидером в этой области к 2030 году.
analyticsindiamag.com
В отличие от других инструментов ИИ, которые просто синтезируют информацию и генерируют контент, ИИ-агенты Asana работают как участник команды. Они берут на себя рутинную работу, координируют проекты и организуют работу по критическим рабочим процессам - от приема до планирования, выполнения и отчетности.
Рабочие процессs на основе ИИ основаны на Asana Work Graph, который фиксирует критический контекст и исторические связи между всей работой внутри организации - кто, какую работу выполняет, к какому сроку, как и почему.
Ранний доступ был запущен 22 октября для уровней Enterprise и Enterprise+, а вскоре появятся годовые подписки для Advanced.
aithority.com
Keras Hub – это новая унифицированная библиотека для предобученных моделей, которая объединяет архитектуры NLP и CV, предоставляя разработчикам доступ к набору моделей в рамках единой платформы Keras.
Keras Hub упрощает поиск, использование и публикацию моделей, а также поддерживает функции LoRA, квантования и многоузловое обучение для работы с большими наборами данных.
Для начала работы с Keras Hub достаточно установить библиотеку с помощью команды
pip install --upgrade keras-hub
. Keras Hub предоставляет доступ к моделям: Gemma, PaliGemma и Stable Diffusion 3. Также доступны новые функции для разработчиков KerasCV: встроенная предварительная обработка и функции потерь, доступные через
keras.losses.<loss_function>
.developers.googleblog.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤6🥰5🌭1
Зачем кому-то создавать FatLlama-1.7T? Серьезно, в чем смысл?
Однажды вы просыпаетесь и думаете: "Знаете, что нам нужно? Такая огромная модель, чтобы даже облака занервничали". Это все равно что решить построить ракету только для того, чтобы сгонять в супермаркет.
Конечно, это впечатляет, но кто будет ее запускать? Скорее всего, не вы, если только ваш ПК не является нелегальным ядерным реактором.
И что же она умеет? Может быть, предсказывать ваши электронные письма еще до того, как вы подумаете их написать, или просто станет очень хорошо находить в сети видео с котами, кто ж знает...
Вопрос в том, создаем ли мы эти гигантские модели, потому что можем или потому что нам есть что показать Вселенной?
FatLlama-1.7T - это не столько ИИ, сколько "подержите мое пиво, я собираюсь запустить эту штуку".
И вот она, FatLlama-1.7T, которая займет ВСЕ место на вашем жестком диске. Забудьте о сохранении семейных фотографий или драгоценном архиве книг, которые вы никогда не прочитаете. Вам же не так уж и нужны были эти жалкие 3 ТБ свободного места, правда? Зато теперь у вас есть цифровой гигант.
Квантованные версии? Да не вопрос, удачи с запуском, держитесь там.
Даже если каким-то чудом вам удастся запустить FatLlama-1.7T, не спешите расслабляться, ведь вы знаете, что будет дальше, верно? FatLlama 3T.
К тому времени, когда вы выработаете максимум энергии и превратите свой дом в центр обработки данных, чтобы запустить свежую FatLlama 3T, я перейду к FatLlama 5.8T, для которой, вероятно, потребуется маленькая галактика в качестве источника энергии.
Вызов принят? 😁
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁46👍16🔥7❤5🤨4👏2🥱2🤔1
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥36👍20😁12❤6🤔5🤨3🙊3🤬2👏1
Репозиторий Github облачного хостинг-провайдера Lambda Labs c исчерпывающим руководством по лучшим практикам распределенного обучения, диагностике часто возникающих ошибок, эффективном использовании доступных ресурсов и приемам логгирования в stdout/stderr и wandb.
Вопросы, на которые отвечает это руководство:
Руководство состоит из последовательных глав, каждая из которых содержит
readme
и скрипт train_llm.py
. В
readme
содержатся описания глав, а каждый из обучающих скриптов нацелен на обучение каузальной языковой модели.# Clone repo
git clone https://github.com/LambdaLabsML/distributed-training-guide.git
# Create venv
cd distributed-training-guide
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -U pip
pip install -U setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Github #Guide
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥14❤5🫡3
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В видео рассматриваются общие практики сбора данных, алгоритмы и методы оценки модели.
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍36🔥13❤7
Forwarded from Data Secrets
Улучшенная версия BPR
В рекомендациях, как известно, бейзлайн побить обычно сложно, и часто старые добрые модели работают гораздо лучше новых, если уделить достаточно внимания деталям.
Так вышло и в этом случае. BPR (Bayesian Personalized Ranking) была изобретена еще в 2012 году, и за 12 лет расплодилось куча ее реализаций: в каждой библиотеке своя, у кого-то работают похуже, у кого-то получше. А у ресерчеров из T-Bank AI Research получилось создать новый золотой стандарт – SOTA версию алгоритма.
Ребята пересмотрели и доработали все компоненты BPR, и, учитывая влияние каждого из параметров, пересобрали эффективную реализацию. Для этого, кстати, понадобилось более 200 000 GPU-часов и 15 000 экспериментов😱
В итоге в некоторых случаях она превзошла другие модели почти на 50% по точности (в частности, популярную реализацию из RecBole). Это не все: модель обошла даже хайповую Mult-VAE от Netflix и оказалась точнее на 10%!
Работу, кстати, уже презентовали на ACM RecSys в Италии. Подробное описание модели и результаты экспериментов доступны в статье Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline.
Исходный код и дополнительные материалы можно найти на GitHub.
В рекомендациях, как известно, бейзлайн побить обычно сложно, и часто старые добрые модели работают гораздо лучше новых, если уделить достаточно внимания деталям.
Так вышло и в этом случае. BPR (Bayesian Personalized Ranking) была изобретена еще в 2012 году, и за 12 лет расплодилось куча ее реализаций: в каждой библиотеке своя, у кого-то работают похуже, у кого-то получше. А у ресерчеров из T-Bank AI Research получилось создать новый золотой стандарт – SOTA версию алгоритма.
Ребята пересмотрели и доработали все компоненты BPR, и, учитывая влияние каждого из параметров, пересобрали эффективную реализацию. Для этого, кстати, понадобилось более 200 000 GPU-часов и 15 000 экспериментов
В итоге в некоторых случаях она превзошла другие модели почти на 50% по точности (в частности, популярную реализацию из RecBole). Это не все: модель обошла даже хайповую Mult-VAE от Netflix и оказалась точнее на 10%!
Работу, кстати, уже презентовали на ACM RecSys в Италии. Подробное описание модели и результаты экспериментов доступны в статье Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline.
Исходный код и дополнительные материалы можно найти на GitHub.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23👍6❤4
Shortcut models - метод обучения диффузионных моделей, который позволяет генерировать изображения высокого качества за один или несколько шагов.
В основе shortcut models - идея обучать сеть с учетом не только текущего уровня шума, но и желаемого размера шага. Это позволяет модели "перепрыгивать" через этапы генерации.
Ключевым преимуществом данного подхода является его простота: shortcut models обучаются за один этап, используя одну сеть, в отличие от других методов ускорения выборки, которые полагаются на сложные схемы обучения с несколькими фазами, сетями или точной настройкой шедулера.
В процессе обучения shortcut models используются два типа целей loss function:
Совместная оптимизация этих целей дает возможность модели научиться создавать изображения, сохраняя согласованность при любом размере шага, включая генерацию за один шаг.
Метод применим к flow-matching и transformer-based типам моделей и RNN/LSTM-сетям.
Эксперименты, проведенные с DiT на наборах данных CelebA-HQ и ImageNet-256, подтверждают эффективность метода.
Shortcut models превосходят методы "end-to-end" обучения одношаговых генеративных моделей и конкурируют с двухэтапными методами дистилляции.
Практическая реализация shortcut models написана на JAX. Для локального запуска следует установить зависимости conda из файлов environment.yml и requirements.txt репозитория.
⚠️ Код поддерживает
--model.sharding fsdp
для полностью сегментированного параллелизма данных, если обучение проводится на multi-GPU или TPU.⚠️ Чекпоинты и FID для тестовых датасетов CelebA и Imagenet доступны на Google-диске.
python train.py --model.hidden_size 768 --model.patch_size 2 --model.depth 12 --model.num_heads 12 --model.mlp_ratio 4
--dataset_name celebahq256 --fid_stats data/celeba256_fidstats_ours.npz --model.cfg_scale 0 --model.class_dropout_prob 1 --model.num_classes 1 --batch_size 64 --max_steps 410_000 --model.train_type shortcut
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #ShortcutModels #Training
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17👍13🔥6
Дания представила свой суперкомпьютер Gefion, созданный в партнерстве с NVIDIA и оснащенный 1528 GPU NVIDIA H100 Tensor Core.
Gefion управляется Датским центром инноваций в области искусственного интеллекта (DCAI) и будет использоваться для исследований в области квантовых вычислений, чистой энергии, биотехнологий и других областях, важных для датского общества и всего мира.
Gefion, первый в Дании суперкомпьютер с ИИ, основан на NVIDIA DGX SuperPOD и использует сетевые технологии NVIDIA Quantum-2 InfiniBand.
blogs.nvidia.com
Dream Lab, часть пакета инструментов Canva Magic Studio, использует базовую модель Phoenix от Leonardo.Ai.
Новый инструмент позволяет создавать изображения в более чем 15 стилях на основе текстовых запросов. Пользователи могут генерировать изображения с несколькими объектами, фотореалистичные портреты, а также использовать существующие изображения в качестве образцов стиля.
Dream Lab дополняет существующий генератор изображений Canva, основанный на Stable Diffusion.
gadgets360.com
Cohere анонсировала Embed 3, новую MMLM, которая объединяет эмбединги текста и изображений в единое латентное пространство, что позволит предприятиям извлекать информацию из огромных массивов данных разной модальности.
Embed 3 поддерживает более 100 языков. Модель доступна на платформе Cohere, Amazon SageMaker, а также через отдел продаж Cohere для частного развертывания в любой облачной среде или локально.
cohere.com
Google DeepMind представила SynthID-Text, систему водяных знаков для маркировки текста, сгенерированного ИИ, которая позволяет определить его происхождение без ущерба для качества и скорости генерации текста.
Система работает путем незаметного для человека изменения некоторых слов в выводе чат-бота, создавая "статистическую подпись", которую может обнаружить детектор SynthID. SynthID-Text уже интегрирована в чат-бот Google Gemini и доступна разработчикам и компаниям в открытом доступе.
Система не является панацеей: значительное редактирование текста или его перефразирование другим чат-ботом может скрыть водяной знак.
deepmind.google
Arm Holdings plc, разрабатывающая архитектуру процессоров Arm, отзывает лицензию у Qualcomm. Qualcomm получила 60-дневное уведомление об отзыве, что дает компаниям два месяца на достижение соглашения. В противном случае Qualcomm будет вынуждена прекратить производство и продажу своих чипов Arm.
Qualcomm считает действия Arm необоснованными и антиконкурентными, утверждая, что обладает широкими правами на использование архитектуры. Судебное заседание состоится в декабре.
bloomberg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥5❤3❤🔥2🤬2🌚1
PANGEA - это модель с 7.94 млрд. параметров на архитектуре LLaVA-Next и с Qwen2-7B-Instruct в качестве LLM-основы, которая была обученная на инструктивном датасете PANGEAINS.
PANGEA предназначена для "преодоления" культурных и языковых барьеров в задачах визуального понимания в задачах мультимодального чата, создания аннотаций к изображениям, понимания контекста культурных особенностей, обработке многоязычных VQA и рассуждений на разные темы.
Инструктивный датасет PANGEAINS состоит из 6 млн. мультимодальных инструкций на 39 языках. Перевод инструкций с английского языка на другие выполнялся с помощью Gemini 1.5 Pro.
Оценка PANGEA проводилась с использованием набора тестов PANGEABENCH(14 наборов данных на 47 языках) .
PANGEA продемонстрировала значительные улучшения в кросс-лингвистическом и кросс-культурном понимании.
Репозиторий PANGEA на Github содержит подробные инструкции и скрипты по установке, тонкой настройке, оценке результатов обучения и примеры разметки данных для файнтюна.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #Pangea
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥8❤6
Семейство Aya Expanse - это исследовательский релиз моделей с развитыми мультиязычными возможностями.
Aya Expanse - результат объединения семейства моделей Command с итогами годичных исследований Cohere For AI в области арбитража данных, обучения многоязычным предпочтениям, безопасности и техник мерджа моделей.
Модели обучены для инференса на 23 языках: арабский, китайский (упрощенный и традиционный), чешский, голландский, английский, французский, немецкий, греческий, иврит, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, персидский, польский, португальский, румынский, русский, испанский, турецкий, украинский и вьетнамский.
Aya Expanse - авторегрессионые языковые модели на оптимизированной архитектуре трансформеров и контекстом в 128 тыс. токенов у 32b и 8 тыс. токенов у 8В:
Квантованные версии в размерностях от 2-bit до 16-bit в формате GGUF:
Блокноты на Google Collab от сообщества Cohere For AI:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_id = "CohereForAI/aya-expanse-8b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
# Format the message with the chat template
messages = [{"role": "user", "content": " %prompt% "}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
## <BOS_TOKEN><|START_OF_TURN_TOKEN|><|USER_TOKEN|>%prompt%<|END_OF_TURN_TOKEN|><|START_OF_TURN_TOKEN|><|CHATBOT_TOKEN|>
gen_tokens = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=100,
do_sample=True,
temperature=0.3,
)
gen_text = tokenizer.decode(gen_tokens[0])
print(gen_text)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #CohereForAI #AyaExpanse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥8❤7👏3🤔1