Математика Дата саентиста

✔️

Ключевые тенденции генеративного ИИ в розничной торговле 2025 года по версии Amazon.

В 2025 году ожидается дальнейшее развитие GenAI в ритейле: виртуальные помощники по покупкам, гиперперсонализация и виртуальные примерочные.

Виртуальные помощники помогают покупателям с выбором товаров, используя разговорный поиск. Гиперперсонализация, сочетающая ML с GenAI, создает индивидуальные предложения для покупателя, основываясь на истории покупок, данных о товарах и сторонних данных о клиентах. Виртуальные примерочные позволяют "примерить" товары: одежду или мебель, с помощью моделей ИИ, повышая их уверенность в покупке.
aws.amazon.com

✔️

Сценарии популярных сериалов использовались для обучения ИИ.

Более 139 000 сценариев фильмов и сериалов, среди которых "Клан Сопрано", "Во все тяжкие", "Симпсоны" и "Твин Пикс", были использованы для обучения моделей ИИ. Датасеты, используемые Apple, Anthropic и Nvidia, содержат сценарии всех фильмов, номинированных на премию "Оскар" с 1950 по 2016 год.

В набор данных также входят диалоги, написанные для церемоний вручения премии "Золотой глобус" и "Оскар". Многие сценаристы возмущены тем, что их работы были использованы для обучения ИИ, опасаясь, что это приведет к их замене в будущем.
movieweb.com

✔️

Только 28% ЦОД готовы к внедрению ИИ.

Omnia Strategy Group (OSG) опубликовала отчет о готовности к ИИ, согласно которому только 28% центров обработки данных готовы к внедрению рабочих нагрузок ИИ и предоставлению соответствующих услуг на высоком уровне производительности.

Нехватка GPU и высокопроизводительных CPU, недостаточная мощность электросети и ограниченная внутренняя инфраструктура распределения электроэнергии являются одними из основных препятствий. Также проблемой является недостаточная мощность систем охлаждения, нехватка пространства для внедрения жидкостного охлаждения, а также отсутствие внутренних экспертов по ИИ.

Несмотря на эти проблемы, 86% предприятий считают, что ИИ изменит глобальную цифровую инфраструктуру, и многие стремятся внедрить ИИ любыми возможными способами.
workwithomnia.com

✔️

Spotify интегрируется с Gemini от Google.

Spotify объявила о поддержке расширений Gemini от Google, эта интеграция позволит пользователям искать и воспроизводить музыку с помощью голосовых команд на естественном языке. Расширение доступно для совместимых устройств Android.

Gemini может воспроизводить музыку по названию песни, имени исполнителя, альбома, плейлиста или для определенного вида деятельности. Если у пользователя уже подключен другой музыкальный сервис, например, YouTube Music, ему необходимо будет указать голосом или текстом, какой сервис должен использовать Gemini. После этого ИИ-ассистент будет по умолчанию использовать последний выбранный сервис. Интеграция доступна только на английском языке и не работает в Google Messages, веб-приложении Gemini или приложении Gemini для iOS.
theverge.com

✔️

Исследователи Knostic обнаружили уязвимости в больших языковых моделях.

Knostic Inc., разрабатывающая средства контроля доступа к LLM, выявили новую категорию уязвимостей в LLM, которые могут быть использованы злоумышленниками для обхода защитных механизмов и извлечения конфиденциальной информации.

Уязвимости, получившие название #noRAGrets, представляют собой два типа атак, которые способны полностью обойти защитные механизмы модели с помощью атаки вида "race condition-like", затрагивая модели ChatGPT и Microsoft Copilot для Microsoft 365.

Race condition-like используют особенности времени выполнения операций внутри системы для манипулирования или обхода цензорных механизмов, вызывая непреднамеренное или несанкционированное поведение. Найденные методы, по словам Knostic, выводят джейлбрейк на новый уровень, используя методы синхронизации, позволяющие атакам полностью обходить защитные механизмы и манипулировать внутренней активностью LLM.
siliconangle.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍8❤3

3.46K views10:45

Математика Дата саентиста

Конспект лекции Гонконгского университета прикладной линейной алгебры и дифференциальных уравнений

📌 Лекции

@data_math

👍14🔥4😢4❤2😁1

19K views17:56

Математика Дата саентиста

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
C++ t.iss.one/cpluspluc
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Golang: t.iss.one/golang_interview
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Собеседования МЛ: t.iss.one/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev

💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

👍3

3.62K views14:09

Математика Дата саентиста

🎓 Бесплатный курс. "Введение в компьютерное мышление и науку о данных" Массачусетского технологического института

▪Слайды: https://ocw.mit.edu/courses/6-0002-introduction-to-computational-thinking-and-data-science-fall-2016/pages/lecture-slides-and-files/
▪Видео: https://ocw.mit.edu/courses/6-0002-introduction-to-computational-thinking-and-data-science-fall-2016/video_galleries/lecture-videos/

@data_math

❤13👍5🔥3

3.91K views15:18

Математика Дата саентиста

Forwarded from Machinelearning

🌟 OLMo 2: Новое поколение полностью открытых языковых моделей.

OLMo 2 - серия открытых языковых моделей, созданная для развития науки о языковых моделях .

Модели OLMo 2 доступны в вариантах 7B и 13B параметров и обучены на массиве данных объемом 5 трлн. токенов. Они демонстрируют производительность, сопоставимую или превосходящую аналогичные по размеру полностью открытые модели на английских академических тестах.

Разработчики OLMo 2 уделили особое внимание стабильности обучения, используя методы RMSNorm, QK-Norm, Z-loss регуляризация и улучшенная инициализация.

Обучение проводилось в 2 этапа. На первом этапе модели обучались на датасете OLMo-Mix-1124 (3,9 трлн. токенов). На втором этапе использовался специально подобранный набор данных Dolmino-Mix-1124 (843 млрд. токенов), состоящий из веб-данных, материалов из академических источников, форумов вопросов и ответов, инструкций и математических задачников. Для объединения моделей, обученных на разных подмножествах данных, применялся метод "model souping".

Для оценки OLMo 2 была разработана система OLMES (Open Language Modeling Evaluation System) из 20 тестов для измерения способностей модели. OLMo 2 превзошел предыдущую версию OLMo 0424 по всем задачам и показал высокую эффективность по сравнению с другими открытыми моделями.

▶️Набор моделей OLMo 2:

🟢Базовые модели: OLMo-2-1124-7B и OLMo-2-1124-13B

🟠GGUF-версии: OLMo-2-1124-7B-GGUF и OLMo-2-1124-13B-GGUF

🟢Инструктивные версии: OLMo-2-1124-7B-Instruct и OLMo-2-1124-13B-Instruct

🟠DPO-версии: OLMo-2-1124-7B-DPO и OLMo-2-1124-13B-DPO

🟠SFT-версии: OLMo-2-1124-7B-SFT и OLMo-2-1124-13B-SFT

🟠Reward Model - версия OLMo-2-1124-7B-RM

▶️Пример инференса OLMo-2-7B c HF Transformers:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
olmo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/OLMo-2-1124-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/OLMo-2-1124-7B")
message = ["Language modeling is "]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False)
# optional verifying cuda
# inputs = {k: v.to('cuda') for k,v in inputs.items()}
# olmo = olmo.to('cuda')
response = olmo.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.

🟡

Страница проекта

🟡

Набор моделей

🟡

Demo

🖥

GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #OLMo2

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍6❤3🔥3💩1

2.79K views12:31

Математика Дата саентиста

Конспекты курса "Математический анализ 1 для отличников"

PDF: https://math.uwaterloo.ca/~baforres/UCM137/CourseNotes/Forrest_M137CN.pdf

@data_math

❤5👍5🔥2

3.41K views13:43

Математика Дата саентиста

7:34

Media is too big

VIEW IN TELEGRAM

📊 Игры хаоса. Фракталы

Насколько красивым и упорядоченным может быть хаос! Как нарисовать целый лес деревьев и растений, используя пару правил?

Теория хаоса, фракталы, аттракторы и подкрученные игровые кости – все это в новом переводе ролика от Numberphile.

@data_math

👍11❤5🔥5

3.65K views16:30

Математика Дата саентиста

🎓 Конспекты курса Гарвардского университета "Продвинутый комплексный анализ"

PDF: https://people.math.harvard.edu/~ctm/papers/home/text/class/harvard/213a/course/course.pdf

@data_math

👍13❤5🔥2👎1

3.45K viewsedited 11:03

Математика Дата саентиста