🔥 Garak — инструмент от NVIDIA для автоматизированного тестирования безопасности и надежности крупных языковых моделей!

🌟 Он позволяет выявлять уязвимости, проблемы с устойчивостью и некорректные ответы моделей, применяя различные методики тестирования. Это помогает разработчикам и исследователям совершенствовать модели и повышать их качество.

🌟 Инструмент также поддерживает расширение функциональности: пользователи могут добавлять свои собственные тесты, создавая кастомные модули.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@bigdatai

📖 Эта статья описывает подход для улучшения процесса отладки кода, сгенерированного LLM!

🌟 Исследователи представляют метод MGDebugger, который использует иерархическую стратегию отладки. Этот метод включает разбиение кода на древовидную структуру подфункций и их независимую проверку. Это позволяет находить ошибки на различных уровнях детализации: от синтаксических до алгоритмических.

🌟 MGDebugger использует симуляцию выполнения кода внутри LLM для выявления и исправления ошибок. Он генерирует тесты для подфункций на основе публичных тестов основной функции, а затем анализирует их выполнение. В процессе исправления исправленный код обновляет всю структуру. Такой подход упрощает отладку сложных функций и делает процесс более систематичным и эффективным.

🔗 Читать: *клик*

@bigdatai

🔍 fast-graphrag — инструмент, предназначенный для оптимизации работы Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием графовых структур знаний!

🌟 Он расширяет возможности GraphRAG, добавляя поддержку алгоритма PageRank для улучшения поиска и обработки данных. Этот подход позволяет быстрее находить ключевую информацию, улучшать точность на 20% и снижать затраты на обработку данных примерно в 6 раз по сравнению с традиционными методами RAG.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@bigdatai

🔥 Все инструменты Flux.1 теперь находятся на HuggingFace Spaces!

🖌 Fill
🖼 Redux
⛱ Canny
🩻 Depth

@bigdatai

🔥 nsfw_detector — инструмент для автоматического распознавания NSFW-контента (неподходящего или откровенного)!

💡 Он основан на модели Google ViT, обеспечивает точную классификацию файлов и поддерживает обработку изображений, видео, PDF-документов и файлов в архиве.

🔍 Основные особенности:

🌟 Поддержка работы на CPU, без необходимости использования GPU, что делает его универсальным для большинства серверов.

🌟 Локальная обработка данных для защиты конфиденциальности.

🌟 Легкая интеграция через API и возможность развертывания через Docker.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@bigdatai

🖥 MagicQuill — исследовательский проект, разработанный для интерактивного редактирования изображений с использованием моделей машинного обучения!

🌟 Этот инструмент позволяет выполнять такие задачи, как модификация цвета и структуры изображения, использование масок для выборочного редактирования и обработка изображений на основе подсказок (prompts). В основе проекта лежат технологии PyTorch и интеграция с Gradio для удобного интерфейса взаимодействия.

🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0

🖥 Github

@bigdatai

📖 Эта статья рассматривает вопрос создания контрфактуальных данных с использованием языковых моделей!

💡 Контрфактуальные данные позволяют понять, как бы выглядело предложение, если бы оно было создано при определенных изменениях в модели. В статье авторы подчеркивают, что контрфактуальное рассуждение отличается от стандартных интервенционных подходов, таких как манипуляция представлениями моделей, поскольку основано на других концепциях причинности.

🌟 Авторы предлагают новый подход для генерации контрфактов, который основывается на формулировке языковых моделей как обобщенных структурных уравнений и использовании трюка Gumbel-max. Этот метод позволяет моделировать совместное распределение исходных строк и их контрфактуальных версий, что обеспечивает более точное понимание воздействия интервенций. Эксперименты показывают, что их алгоритм генерирует значимые контрфакты и демонстрирует, что традиционные методы интервенции имеют нежелательные побочные эффекты.

🔗 Ссылка: *клик*

@bigdatai

📎 ML в медицине: дайджест за 1 - 7 декабря 2024 г.


▶️Модели, бенчмарки и датасеты

🔘SOAR: бенчмарк для оценки LLM в задачах аннотации типов клеток.
Тест, который проверяет, насколько хорошо модели могут понимать и анализировать сложные данные о клетках.

🔘Повышение точности диагностики рентгенограмм грудной клетки с помощью анализа направления взгляда врачей.
Система 2-х нейросетей, которая помогает диагностировать заболевания по рентгенограммам грудной клетки и предсказывает, на какие области изображения врачи обращают внимание.

🔘EchoONE: унифицированная модель для сегментации множества плоскостей эхокардиографии.
Модель, которая помогает врачам более точно анализировать снимки сердца, сделанные с помощью ультразвука, даже если снимки сделаны под разными углами.


▶️Фреймворки и методологии

🔘RARE: RAG-ризонинг.
Метод для улучшения способности рассуждать и давать точные ответы, используя комбинацию генерации и поиска информации для обогащения своих знаний.

🔘STORM: cтратегия организации модальностей для классификации редких событий.
Алгоритм, который помогает выбрать лучшие источники информации для решения сложных медицинских задач.

🔘TransFair: прогноз прогрессирования глазных заболеваний.
Модель классификации, которая помогает сделать прогнозы о глазных заболеваниях более справедливыми и точными.

🔘PePR: оценка эффективности моделей с учетом потребления ресурсов.
Показатель, который помогает оценить, насколько эффективно модель использует ресурсы.

🔘Оценка качества рентгенологических заключений с помощью сопоставления клинических данных с изображением.
Метод оценки качества автоматически сгенерированных рентгенологических отчетов, который учитывает точность описания патологических изменений, их локализации и степени выраженности.


▶️Медицинские LLM-приложения

🔘MedChain: LLM-агент и бенчмарк для принятия клинических решений.
Набор данных и система для имитации реальной клинической практики, где каждый случай включает подробную информацию о пациенте и требует активного сбора информации и принятия решений на основе предыдущих шагов.

🔘QG-Summ: автореферирование медицинских записей с самоконтролем, управляемое запросами.
Метод, который помогает создавать краткие и точные отчеты о состоянии пациентов в электронных медкартах, используя запросы, связанные с пациентом, для руководства процессом.

🔘CLINICSUM: генерация медицинских заключений из диалогов врача и пациента.
Фреймворк, который может автоматически создавать медицинские заключения на основе разговоров между врачом и пациентом, используя специальную архитектуру.


▶️Исследования и обзоры

*️⃣Проблемы производительности LLM для здравоохранения с учетом демографической справедливости.
Исследование проблемы демографической предвзятости популярных современных LLM в различных медицинских задачах.

*️⃣Применение эмбединг-моделей для классификации медицинских текстов.
Статья о том, как использовать эмбединги для классификации медицинских текстов без необходимости обучения на медицинских данных.

*️⃣BlockMedCare: блокчейн, ИИ и IoT для здравоохранения будущего.
Концепция системы для безопасного и эффективного управления электронными медицинскими картами, позволяя пациентам, врачам и администраторам взаимодействовать с системой на различных устройствах.



🔜 Читать полный дайджест


@ai_machinelearning_big_data

🔥 OuteTTS-0.2-500M — модель, которая предназначена для задач синтеза речи (Text-to-Speech)!

🌟 Она имеет 500 миллионов параметров и обучена для создания естественного звучания голоса, поддерживая высокое качество аудиовыхода. Основное применение — преобразование текстового ввода в реалистичную речь, что может быть полезно для создания виртуальных ассистентов, озвучивания текста и других сценариев, связанных с генерацией речи.

🔗 Ссылка: *клик*

@bigdatai

📌 Пятидневный интенсивный курс по GenAI от Google и Kaggle.

Google совместно с Kaggle представили пятидневный интенсивный курс по генеративному искусственному интеллекту, который доступен в формате самостоятельного обучения.

Курс, который проходил в прямом эфире с 11 по 15 ноября 2024 года, охватывает базовые технологии и методы генеративного ИИ. Программа включает изучение базовых моделей, инженерии промптов, векторных баз данных и эмбедингов, ИИ-агентов, специализированных моделей для конкретных областей и MLOps для GenAi.

Каждый день курса посвящен определенной теме и включает теоретические материалы, практические задания и возможность взаимодействия с экспертами Google.

Участники изучат развитие LLM, начиная с трансформеров и заканчивая техниками тонкой настройки и ускорения инференса. Познакомятся с методами инженерии промптов для оптимизации взаимодействия с LLM.

В рамках курса будут рассмотрены концепции эмбедингов и векторных баз данных, алгоритмы векторного поиска и научатся создавать ИИ-агентов, понимая их основные компоненты и итеративный процесс разработки.

Курс включает создание и применение специализированных LLM: SecLM и Med-PaLM, с комментариями разработчиков. Участники узнают, как адаптировать практики MLOps для генеративного ИИ и использовать инструменты Vertex AI для базовых моделей и приложений генеративного ИИ.

В рамках практических занятий на платформе Kaggle участники смогут применить полученные знания, создавая системы вопросов и ответов на основе извлечения информации, нейронные сети классификации и агентные системы заказа.

Курс разработан экспертами Google: Анантой Навалгарией, Марком Макдональдом, Пейдж Бейли и другими.

⚠️ Для доступа к коду курса необходимы аккаунты на Kaggle (c верификацией номера телефона), Google Ai Studio (для создания API KEY).


🟡Страница курса
🟡Сообщество в Discord


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #GenAI #Course

🔥 LaVague — это фреймворк для разработки AI-агентов, способных автоматизировать веб-процессы!

🌟 Агенты анализируют данную веб-страницу, определяют шаги для выполнения задач и реализуют их с помощью встроенных инструментов, таких как Selenium или Playwright. Подходит для разных задач автоматизации, от навигации по сайтам до тестирования!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@bigdatai

🔍 RAGLite — это инструмент для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG), подходом, который улучшает качество генерации текстов с помощью поиска релевантной информации!

🌟 RAGLite упрощает интеграцию поиска и генерации, предоставляя средства для работы с векторным поиском, поиском по ключевым словам и гибридными методами. Его функционал включает внедрение документов, извлечение фрагментов, ранжирование и создание ответов на основе найденных данных.

🌟 Инструмент поддерживает использование различных моделей машинного обучения для поиска и генерации, интеграцию с базами данных и настройку пользовательского интерфейса в стиле ChatGPT. RAGLite может быть развернут локально или на платформах, таких как Slack или Microsoft Teams, что делает его полезным для приложений, требующих адаптивной генерации текста, как, например, интеллектуальные чат-боты или системы поиска знаний.

🔐 Лицензия: MPL-2.0

🖥 Github

@bigdatai