Swarm - это экспериментальный фреймворк, разработанный командой OpenAI Solutions, для создания, оркестрации и развертывания многоагентных систем. Фреймворк фокусируется на упрощении координации, запуска, контроля и тестирования агентов.
Основная цель Swarm - продемонстрировать паттерны, описанные в Orchestrating Agents: Handoffs & Routines cookbook.
Фреймворк построен на двух основных абстракциях: агентах (
Agent
) и передачах управления (handoffs
):Агент - это набор инструкций и функций, который может передавать выполнение другим агентам. Его можно использовать для описания конкретного рабочего процесса или шага (например, последовательность шагов, сложный поиск, одноэтапное преобразование данных и так далее).
Передача управления — это процесс, при котором агент может передать запрос другому агенту, возвращая его в функцию. В процессе передачи управления также происходит обновление переменных контекста, что позволяет вернуть более полный объект
Result
.⚠️ Swarm не использует API Assistants и полностью работает на API Chat Completions.
⚠️ Swarm не предназначен для промышленного использования и не имеет официальной поддержки.
# Install from PIP
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git
# Usage
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm()
def transfer_to_agent_b():
return agent_b
agent_a = Agent(
name="Agent A",
instructions="You are a helpful agent.",
functions=[transfer_to_agent_b],
)
agent_b = Agent(
name="Agent B",
instructions="Only speak in Haikus.",
)
response = client.run(
agent=agent_a,
messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)
print(response.messages[-1]["content"])
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #OpenAI #Swarm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🔥13❤8👏2
Prime Intellect объявила о запуске INTELLECT-1 — первого децентрализованного процесса обучения модели с 10 млрд. параметров, приглашая всех желающих внести свой вклад в вычисления.
Процесс построен на опубликованном ранее OpenDiLoCo — реализации с открытым исходным кодом метода распределенного обучения с низкой коммуникацией (DiLoCo) от DeepMind. OpenDiLoCo уже успешно применили в обучении модели в 1 млрд. параметров.
Теперь Prime Intellect масштабирует этот подход в 10 раз. Это третий шаг в генеральном плане Prime Intellect по коллективному обучению открытых базовых моделей: от языковых и агентных до научных.
Цель Prime Intellect — поэтапно решить проблему децентрализованного обучения, чтобы AGI был открытым, прозрачным и доступным, предотвращая контроль со стороны централизованных организаций.
INTELLECT-1 — модель с 10 млрд. параметров, основанная на архитектуре Llama-3 и обучающаяся на курируемом наборе данных, который состоит из: 55% Fineweb-edu, 20% DLCM, 20% Stackv2 и 5% OpenWebMath. Общее количество токенов датасета — более 6 трлн.
В обучении используется планировщик скорости обучения WSD , поддерживающий постоянную скорость после начальной фазы warm-up. Ближе к концу обучения, планируется запустить фазу «остывания» для повышения производительности и оптимизации после обучения. Синхронизация сети занимает менее 1 минуты, сводя связь между узлами до 1-2% от общего времени обучения.
Prime — фреймворк для отказоустойчивого обучения и динамического подключения ресурсов. Его основные возможности:
ElasticDeviceMesh
: распределенная абстракция для отказоустойчивой связи;Int8 All-Reduce
: квантование псевдоградиентов;PyTorch FSDP2
/ DTensor ZeRO-3
: шардинг весов модели.Дорожная карта Prime:
Присоединиться к проекту можно арендовав на любое время серверные мощности в личном кабинете Prime Intellect или подключив в нем сторонние облачные сервисы GPU.
Поддержка подключения локальных GPU через фреймворк Prime ожидается в будущем, открыт прием заявок через форму. Посмотреть статус обучения INTELLECT-1 можно по ссылке.
# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
source $HOME/.cargo/env
# Set up the env
uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync --extra all
uv pip install flash-attn --no-build-isolation
git submodule update --init --recursive
# Running DiLoCo:
# !! Single GPU setups are currently not supported !!
# Using 2 GPUs
ZERO_BAND_LOG_LEVEL=DEBUG ./scripts/simulate_multi_node_diloco.sh 2 1 src/zeroband/train.py @configs/debug/diloco.toml
# Using 4 GPUs
ZERO_BAND_LOG_LEVEL=DEBUG ./scripts/simulate_multi_node_diloco.sh 2 2 src/zeroband/train.py @configs/debug/diloco.toml
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Decentralized #Training
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍47❤10🔥6🤗3✍1
Цель модели - сгенерировать 3D-предсказание объема конкретной анатомической структуры на основе входного изображения и визуальной маркировки.
RespLLM использует знания LLM и кросс-модальное внимание для объединения звука и текста чтобы оценить состояние дыхательной системы по аудио.
GlucoBench - комплексныq ресурс для исследований в области прогнозирования уровня глюкозы на основе данных непрерывного мониторинга глюкозы (CGM).
DiffAbXL - это масштабируемая модель диффузии, разработанная для прогнозирования и ранжирования аффинности связывания антител.
DALL-M - платформа, которая использует LLM для создания новых клинически значимых признаков, дополняя наборы данных рентгеновских снимков с учетом контекста.
ClinicalLab - набор инструментов и методологий, предназначенных для оценки и разработки медицинских агентов на основе LLM, которые могут эффективно имитировать процесс клинической диагностики.
Метод, основанный на диффузионных моделях, который позволяет генерировать реалистичные хирургические изображения с полными аннотациями.
MMedAgent предназначен для обработки медицинских изображений разных модальностей и решения задач: grounding, сегментация, классификация, генерация медицинских отчетов (MRG), генерация с извлечением информации (RAG) и визуальные вопросы и ответы (VQA).
Cистема предназначена для решения проблемы идентификации редких заболеваний, используя преимущества как NLP-инструментов, так и LLM.
Конвейер, который улучшает работу LLM в медицинской области, добавляя к ним информацию из медицинских учебников.
Исследование, посвященное поиску эффективных методов реконструкции КТ-изображений с ограниченным числом проекций.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥26👍13❤12🆒2
MaskLLM - метод обучения полуструктурированной разреженности для LLM, с которым можно сократить количество используемых параметров без ущерба для качества.
Суть - в моделировании паттернов N:M (где N - количество ненулевых значений в группе из M параметров) в виде обучаемого распределения.
Для дифференцируемой выборки маски используется дискретизация Gumbel Softmax, которая дает возможность проводить сквозное обучение на больших датасетах и получать более точные маски по сравнению с традиционными методами, основанными на эвристических критериях важности параметров.
Главное преимущество MaskLLM - метод может переносить паттерны разреженности между разными задачами и доменами. Это достигается путем обучения общего распределения масок, которое затем можно использовать для настройки на конкретные задачи без необходимости обучения с нуля.
Эффективность MaskLLM оценивали сравнением с другими методами на моделях LLaMA-2, Nemotron-4 и GPT-3.
Результаты показали, что MaskLLM достигает более низкой перплексии на наборе данных Wikitext при использовании 2:4 разреженности. Например, для LLaMA-2 7B MaskLLM достиг перплексии 6.72, в то время как SparseGPT показал результат 10.42.
После этого можно приступать к обрезке целевой модели, и, по завершению, сделать экспорт обученных разреженных моделей в формат Huggingface для дальнейшего использования.
⚠️ Скрипты и инструкции репозитория ориентированы на запуск MaskLLM-LLaMA-2/3 на одном узле с 8 GPU с тензорным параллелизмом и потребует ~40 ГБ на GPU для сквозного обучения.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #MaskLLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤18👍8🔥3
Модель построена на архитектуре Qwen2.5-14B-Instruct и использует 14 млрд. параметров. В процессе создания использовалась дистилляция с перекрестной архитектурой, объединяющая знания моделей Qwen2.5-72B-Instruct и Llama-3.1-405B-Instruct.
Для этого применялась дистилляция логитов из Llama 3.1 405B с использованием автономного подхода, адаптация к перекрестной архитектуре с использованием mergekit-tokensurgeon для создания версии Qwen2.5-14B, использующей словарь Llama 3.1 405B, а также дистилляция в архитектуру Qwen с использованием сохраненных логитов 405B в качестве цели.
На заключительном этапе, словарь модели Qwen, дистиллированной из Llama, был возвращен к словарю Qwen, а затем был проведен заключительный этап слияния и тонкой настройки.
В процессе обучения использовался набор данных EvolKit.
Arcee-SuperNova-Medius обладает навыками для решения бизнес-задач: поддержка клиентов, техническая поддержка и генерация текстового контента.
Тестирование в показало, что SuperNova-Medius превосходит Qwen2.5-14B и SuperNova-Lite по показателям, связанным с выполнением инструкций (IFEval) и сложным рассуждением (BBH).
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #ArceeAI #SuperNova
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰15👍12❤5🔥5🌚1
Adobe представила Firefly, обновленную генеративную платформу, которая позволяет создавать видеоролики длительностью до 5 секунд с помощью текстовых или графических подсказок.
Firefly может создавать анимационный и фотореалистичный контент, а веб-приложение Firefly включает в себя настройки для управления движением камеры, углом обзора и размером кадра.
В бета-версии Premiere Pro доступна функция Generative Extend от Firefly, которая продлевает видеоклипы до двух секунд, генерируя дополнительный кадр в сцене, продолжая движение камеры и объекта, а также расширяя фоновый звук.
techcrunch.com
В Пекине выдали первую коммерческую лицензию роботу со встроенным искусственным интеллектом для работы в сфере общественного питания.
Новый тип робота, в отличие от традиционных роботов, выполняющих одну задачу, может готовить различные блюда, адаптироваться к рабочей среде и создавать новые меню благодаря своей способности к непрерывному обучению.
Ожидается, что к концу года использование роботов расширится до сетей ресторанов, где они будут готовить все - от мороженого до салатов.
fanabc.com
С 2025 года на Уимблдонском турнире, старейшем теннисном турнире Большого шлема, будет использоваться технология ИИ для определения попадания мяча в корт, заменяя 300 судей на линии.
Английский клуб лаун-тенниса и крокета, организатор турнира, заявил, что эта технология прошла испытания в 2024 году и позволит минимизировать ошибки судейства, обеспечивая максимальную точность.
Французский турнир Большого шлема остается единственным, где до сих пор не используются электронные системы определения аута.
timesnownews.com
IBM представила Qiskit Code Assistant, инструмент для упрощения и оптимизации процесса написания кода. Qiskit предлагает функции генерации кода на основе запросов на естественном языке, очистки чернового кода и практического обучения.
Инструмент интегрируется Visual Studio Code и JupyterLab, и его производительность оценивается с помощью бенчмарка Qiskit HumanEval. IBM планирует сделать ключевые компоненты Qiskit Code Assistant, включая модель Qiskit Granite и набор данных HumanEval, общедоступными.
thequantuminsider.com
Модели учитывают факторы: как возраст конструкции, осадки, температура и интенсивность движения. Исследователи выявили, что эти факторы являются основными причинами разрушения непрерывно армированных бетонных покрытий.
Результаты исследования показывают, что модели машинного обучения могут эффективно прогнозировать разрушение бетона, предоставляя инженерам время для принятия мер по предотвращению разрушения.
techxplore.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21👍9🔥4😁1
ARP - архитектура авторегрессионной политики, разработанная в Рутгерском университете, которая учится генерировать последовательности действий, используя Chunking Causal Transformer (CCT), предлагая универсальный подход, превосходящий специализированные решения для задач манипулирования.
Политика предсказывает только будущую последовательность действий на основе текущего состояния (или наблюдения), не пытаясь предсказать всю траекторию. Этот метод обучения последовательности действий более достижим в приложениях робототехники и позволяет лучше использовать причинно-следственные связи.
ARP состоит из трех основных компонентов:
ARP оценивался в 3 средах (Push-T, ALOHA, RLBench) и сравнивался с современными методами для каждой среды. Во всех случаях ARP продемонстрировал высокую производительность, достигая SOTA-показателей при меньших вычислительных затратах.
ARP был протестирован в реальном эксперименте с роботом, где он успешно выполнил сложную задачу по затягиванию гаек.
В репозитории проекта доступен код для обучения, тестирования в средах Push-T, ALOHA, RLBench и подробные инструкции по настройке окружения под каждую из этих задач.
⚠️ В зависимости от задачи (Push-T, ALOHA или RLBench) необходимо выбрать соответствующий файл конфигурации. Примеры конфигурационных файлов приведены в файле Experiments.md
⚠️ Форматы данных для каждой задачи разные:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Robotics #ARP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤18👍15🔥7🥰1
CogView-3-Plus - генеративная модель на архитектуре DiT из недавно представленного на ECCV'24 семейства CogView3.
CogView-3-Plus использует диффузионный шедулер Zero-SNR и VAE с latent dimension 16. По сравнению с MMDiT, она эффективней в обучении и инференсе при сохранении основных возможностей модели.
Технические параметры:
Инференс модели возможен в СLI (diffusers, SAT) и в WebUI на Gradio.
⚠️ В файле запуска Gradio используется функция улучшения промпта через ChatGPT (строки 37-112), для ее использования понадобится OpenAI API KEY.
⚠️ Модели серии CogView3 обучаются на длинных аннотациях изображений, поэтому рекомендуется использовать LLM-образные промпты для генерации, это значительно улучшит качество инференса.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #T2I #CogView3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍7🔥3👏1