Команда разработки Qwen (Alibaba Group) опубликовала большой релиз нового поколения моделей - Qwen2.5, специализированные модели: Qwen2.5-Coder, Qwen2.5-Math, их инструктивные и квантованные версии, анонсированы закрытые Qwen-Plus и Qwen-Turbo.
Вместе с релизом нового поколения 2.5 в отрытый доступ опубликована Qwen2-VL-72B-Instruct предыдущего поколения.
В дополнение к традиционным вариантам с 0,5-1,5-7-72 млрд параметров, Qwen2.5 предлагает две новые модели среднего размера 14 млрд и 32 млрд параметров и компактную модель 3 млрд параметров.
Qwen2.5 обучались на увеличенном и улучшенном наборе данных размером в 18 трлн токенов.
Значительно расширены знания моделей: возможности в области программирования,
усовершенствованы математические способности Qwen2.5, повышено соответствие ответов модели предпочтениям человека: следование инструкциям, генерация длинных текстов (до 8 тыс. токенов), понимание структурированных данных и генерация структурированных выводов (в частности, JSON).
Список моделей:
В дополнение к этим моделям открыт доступ по API для флагманских моделей: Qwen-Plus и Qwen-Turbo через Model Studio.
Qwen2.5-Coder доступна в трех размерах: 1,5 млрд, 7 млрд и 32 млрд параметров (последняя появится в ближайшее время). Обновление состоит из двух основных улучшений: больше объем обучающих данных и расширение возможностей программирования в общих задачах и в математике.
Модели обучались на массиве данных объемом 5,5 триллиона токенов, включающем исходный код, данные для сопоставления текста и кода и синтетические данные.
Qwen2.5-Coder поддерживает до 128 тысяч токенов контекста, знает 92 языка программирования и выполняет операции по генерации кода, автодополнению и исправлению кода.
Qwen2.5-Coder-Instruct имеет способность к обобщению, знает более 40 языков программирования, справляется с задачами, связанными с логическим мышлением в коде, и показывает высокие результаты в задачах, связанных с математическим мышлением.
Список моделей:
Qwen2.5-Math обучались на корпусе математических данных Qwen Math Corpus v2, который содержит более 1 трлн. токенов.
Помимо базовых моделей, серия Qwen2.5-Math включает в себя инструктивные модели: Qwen2.5-Math-Instruct и модель математического вознаграждения, Qwen2.5-Math-RM-72B.
Qwen2.5-Math-Instruct обучалась с использованием данных CoT и TIR на китайском и английском языках, а также данных SFT, созданных с использованием Qwen2.5-Math-RM-72B.
Список моделей:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Qwen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤23👍9🔥7🤩3
Модель GRIN (GRadient-INformed) MoE разработана Microsoft для использования в ИИ-системах и приложениях, где требуется мышление (задачи программирования, математики и логики), в сценариях с ограниченным временем ожидания и средах с ограниченным объемом ресурсов.
Модель построена на архитектуре Transformer. Отличительной чертой GRIN MoE является использование слоя Mixture-of-Experts (MoE) в качестве слоя feedforward.
Модель оперирует 16 экспертами и использует top-2 маршрутизацию, активируя два эксперта для каждого токена на каждом слое. GRIN MoE использует алгоритм SparseMixer-v2 для оценки градиента и обучения маршрутизации экспертов.
В отличие от традиционных MoE моделей, GRIN MoE не использует распараллеливание по экспертам и отбрасывание токенов во время обучения.
Технические характеристики модели:
Для обучения GRIN MoE использовался набор данных из 4 трллн. токенов, состоящий из общедоступных документов, образовательных материалов, кода и синтетических данных для обучения математике, программированию и рассуждению.
Тестирование GRIN MoE проводилось на наборе данных Phi-3 в популярных бенчмарках. Модель показала высокие результаты, превзойдя 7B модель и сравнявшись по метрикам с 14B моделью.
GRIN MoE набрала 79.4 балла в тесте MMLU, 74.4 - в HumanEval и 58.9 - в MATH. Несмотря на высокую эффективность в задачах, связанных с кодом и математикой, GRIN MoE показала более низкие результаты в задачах обработки языка, что может быть связано с особенностями обучающего корпуса.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #MoE #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤12🔥4
Новостной дайджест
✔️ YouTube анонсировала AI функции для создателей контента и зрителей.
СEO YouTube Нил Мохан объявил о запуске набора новых функций на основе искусственного интеллекта, которые будут внедрены на платформе до конца года.
Среди новых возможностей - функция создания шестисекундных видеороликов на основе текста, которые можно будет использовать в YouTube Shorts. Функция будет работать на базе технологии ИИ Google DeepMind.
Все видео, созданные с помощью ИИ, будут помечены водяным знаком SynthID, разработанным DeepMind . Эта технология позволяет идентифицировать материалы, созданные ИИ, чтобы помочь зрителям отличать их от контента, созданного людьми.
Помимо генерации видео, YouTube внедрит функции Dream Track, позволяющую создавать инструментальные треки для Shorts и Music AI Sandbox для создания музыкальных “лупов”.
Платформа расширит возможности автоматического дубляжа видео на другие языки, а обновление “выразительной речи” сделает дубляж более естественным.
Новая кнопка “Хайп” позволит зрителям предлагать видео для включения в новый раздел трендов.
Для авторов контента будут внедрены новые способы монетизации во время прямых трансляций, аналогичные TikTok Live и Twitch.
nbcnews.com
✔️ Co-LLM: алгоритм для повышения точности инференса моделей.
В MiT разработали новый алгоритм Co-LLM, который позволяет большой языковой модели общего назначения LLM сотрудничать со специализированной моделью для повышения точности ответов. Co-LLM анализирует каждое слово в ответе базовой LLM и определяет, когда следует обратиться к экспертной модели для получения более точного ответа. Алгоритм использует "переключающую переменную", обученную на данных предметной области, чтобы определить, какая из моделей обладает большей компетентностью в конкретной части ответа.
Co-LLM показал эффективность в различных сферах: медицинские вопросы, математические задачи и вопросы на рассуждение. Например, при ответе на вопрос о составе лекарственного препарата, базовая LLM может допустить ошибку, в то время как Co-LLM, обратившись к специализированной модели Meditron, предоставит верный ответ.
news.mit.edu
✔️ Fal.ai привлекла $23 млн. от a16z и других венчурных компаний.
Fal.ai - платформа, которая специализируется на генерации аудио, видео и изображений. Компания объявила о привлечении $23 млн инвестиций от Andreessen Horowitz (a16z), сооснователя Black Forest Labs Робина Ромбаха, генерального директора Perplexity Аравинда Сриниваса и других. $14 млн были получены в рамках раунда серии A под руководством Kindred Ventures, а остальные $9 млн – в рамках ранее не объявленного раунда начального финансирования под руководством a16z.
Fal.ai предлагает два основных продукта: частные вычислительные мощности и рабочие процессы для запуска моделей, а также API для моделей с открытым исходным кодом, которые генерируют изображения, аудио и видео. Платформа была одной из первых, кто разместил Flux от Black Forest Labs.
Компания планирует направить большую часть полученных средств на модернизацию своего продукта и на создание исследовательской группы, которая сосредоточится на оптимизации моделей
techcrunch.com
✔️ Sonarworks выпустил SoundID VoiceAI 2.0 с новыми пресетами и локальной обработкой.
SoundID VoiceAI - это плагин для преобразования голоса, разработанный Sonarworks для DAW. Он позволяет легко изменять записанный певческий голос в голос другого человека с помощью технологии ИИ. Обновленная версия 2.0 добавляет новые функции, включая 50 высококачественных пресетов для голоса и инструментов.
Одним из ключевых преимуществ SoundID VoiceAI 2.0 является новый тип лицензирования - Perpetual Mode. С ним пользователи могут обрабатывать неограниченное количество аудиотреков локально на своем компьютере без каких-либо дополнительных затрат. Бесплатную пробную версию (7дней) SoundID VoiceAI 2.0 можно загрузить на сайте Sonarworks.
mixdownmag.com.au
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
СEO YouTube Нил Мохан объявил о запуске набора новых функций на основе искусственного интеллекта, которые будут внедрены на платформе до конца года.
Среди новых возможностей - функция создания шестисекундных видеороликов на основе текста, которые можно будет использовать в YouTube Shorts. Функция будет работать на базе технологии ИИ Google DeepMind.
Все видео, созданные с помощью ИИ, будут помечены водяным знаком SynthID, разработанным DeepMind . Эта технология позволяет идентифицировать материалы, созданные ИИ, чтобы помочь зрителям отличать их от контента, созданного людьми.
Помимо генерации видео, YouTube внедрит функции Dream Track, позволяющую создавать инструментальные треки для Shorts и Music AI Sandbox для создания музыкальных “лупов”.
Платформа расширит возможности автоматического дубляжа видео на другие языки, а обновление “выразительной речи” сделает дубляж более естественным.
Новая кнопка “Хайп” позволит зрителям предлагать видео для включения в новый раздел трендов.
Для авторов контента будут внедрены новые способы монетизации во время прямых трансляций, аналогичные TikTok Live и Twitch.
nbcnews.com
В MiT разработали новый алгоритм Co-LLM, который позволяет большой языковой модели общего назначения LLM сотрудничать со специализированной моделью для повышения точности ответов. Co-LLM анализирует каждое слово в ответе базовой LLM и определяет, когда следует обратиться к экспертной модели для получения более точного ответа. Алгоритм использует "переключающую переменную", обученную на данных предметной области, чтобы определить, какая из моделей обладает большей компетентностью в конкретной части ответа.
Co-LLM показал эффективность в различных сферах: медицинские вопросы, математические задачи и вопросы на рассуждение. Например, при ответе на вопрос о составе лекарственного препарата, базовая LLM может допустить ошибку, в то время как Co-LLM, обратившись к специализированной модели Meditron, предоставит верный ответ.
news.mit.edu
Fal.ai - платформа, которая специализируется на генерации аудио, видео и изображений. Компания объявила о привлечении $23 млн инвестиций от Andreessen Horowitz (a16z), сооснователя Black Forest Labs Робина Ромбаха, генерального директора Perplexity Аравинда Сриниваса и других. $14 млн были получены в рамках раунда серии A под руководством Kindred Ventures, а остальные $9 млн – в рамках ранее не объявленного раунда начального финансирования под руководством a16z.
Fal.ai предлагает два основных продукта: частные вычислительные мощности и рабочие процессы для запуска моделей, а также API для моделей с открытым исходным кодом, которые генерируют изображения, аудио и видео. Платформа была одной из первых, кто разместил Flux от Black Forest Labs.
Компания планирует направить большую часть полученных средств на модернизацию своего продукта и на создание исследовательской группы, которая сосредоточится на оптимизации моделей
techcrunch.com
SoundID VoiceAI - это плагин для преобразования голоса, разработанный Sonarworks для DAW. Он позволяет легко изменять записанный певческий голос в голос другого человека с помощью технологии ИИ. Обновленная версия 2.0 добавляет новые функции, включая 50 высококачественных пресетов для голоса и инструментов.
Одним из ключевых преимуществ SoundID VoiceAI 2.0 является новый тип лицензирования - Perpetual Mode. С ним пользователи могут обрабатывать неограниченное количество аудиотреков локально на своем компьютере без каких-либо дополнительных затрат. Бесплатную пробную версию (7дней) SoundID VoiceAI 2.0 можно загрузить на сайте Sonarworks.
mixdownmag.com.au
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍10🔥5👏1
jina-embeddings-v3 - мультиязычная (89 языков, включая русский) многозадачная модель текстового эмбединга с 570M параметров, предназначенная для задач NLP.
Модель построена на архитектуре Jina-XLM-RoBERTa, поддерживает Rotary Position Embeddings для обработки длинных входных последовательностей до 8192 токенов. Она оснащена 5 адаптерами LoRA для генерации эмбедингов, специфичных для конкретной задачи:
retrieval.query: эмбединг запросов в задачах асимметричного поиска;retrieval.passage: эмбединг фрагментов текста в задачах асимметричного поиска;separation: для эмбедингов в приложениях для кластеризации и повторного ранжирования;classification: эмбединг в задачах классификации;text-matching: используется для эмбедингов в задачах, которые количественно оценивают сходство между двумя текстами, например, STS или симметричный поиск.Адаптеры LoRA составляют менее 3% от общего числа параметров, обеспечивая минимальные расходы на вычисления.
Имея размерность вывода по умолчанию 1024, пользователи могут произвольно сократить размерность эмбедингов вплоть до 32 без ущерба для производительности благодаря интеграции Matryoshka Representation Learning.
Модель доступна через API Jina, а также в ближайшее время будет доступна на Azure Marketplace и AWS SageMaker.
Jina AI сотрудничает с поставщиками векторных баз данных (Pinecone, Qdrant и Milvus), с платформами оркестрации LLM (LlamaIndex, Haystack и Dify), чтобы обеспечить интеграцию с Jina Embeddings V3.
Jina Embeddings V3 можно использовать локально через Transformers или SentenceTransformers. Модель также поддерживает формат ONNX.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Embedding #JinaAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17👍13❤3👏1
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:
Агенты для конкретных задач:
Творческие агенты:
Сложные системы агентов:
Специальные сложные агенты:
# 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.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #AwesomeGenAI #Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍36❤9🔥5
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
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
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
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, 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 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25😨8❤2👌2🥰1
Local Knowledge Graph - это простое веб-приложение на Flask, которое использует локальную языковую модель Llama для обработки запросов, создания пошаговых рассуждений и визуализации процесса мышления в виде интерактивного графа знаний.
Local Knowledge Graph также умеет отображать связанные вопросы и ответы на основе семантического сходства.
Возможности:
⚠️ Перед запуском приложения убедитесь, что у вас запущена языковая модель Llama (на любом бэкэенде) на порту
11434. Возможность работы с другими семействами LLM автором репозитория не уточнялась.
# Clone repository:
git clone
https://github.com/punnerud/Local_Knowledge_Graph.git
cd Local_Knowledge_Graph
# Install requirements
pip install -r requirements.txt
# Run the Flask app
python app.py
# Open a web browser and go to https://localhost:5100
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Graph
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29❤8🔥6😁3⚡2
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:
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.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Toolkit #NLP #WordLlama
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28❤11🔥5⚡3😎2