SAE-Reasoning

Коллаборация ученных из АИРИ, ВШЭ, Сколтеха, МТУСИ и Сбера, посвященная интерпретации больших языковых моделей с помощью SAE - разреженных автоэнкдеров. В репозитории находится код, демонстрирующий, как SAE могут выявлять и корректировать специфические признаки рассуждения внутри больших языковых моделей. Авторы анализируют активации модели при генерации цепочек рассуждений, используя специальную метрику ReasonScore, которая показывает, насколько конкретная латентная компонента связана с логическими словами и фразами. Далее исследователи показывают, как выборочно усиливать такие признаки в процессе генерации: при steering повышается склонность модели к пошаговым объяснениям, перепроверке вычислений и более глубокому анализу. Эксперименты на ряде задач (например, MATH-500) подтверждают, что подобная тонкая настройка увеличивает как количество промежуточных выводов, так и общее качество ответа. Код может быть полезен специалистам, занимающимся интерпретацией внутренних представлений LLM, DL-инженерам и DS-специалистам

статья | код

rapid-ao

В репозитории содержится код для воспроизведения экспериментов, описанных в работе про “Adaptive Divergence”, где ученные из лаборатории LAMBDA ФКН решают задачу быстрого согласования распределений в условиях дорогих симуляторов. Основная идея — использовать новое семейство «адаптивных расхождений», которое динамически регулирует мощность дискриминатора, переключаясь с «узких» моделей на «более сильные» лишь тогда, когда исходные распределения уже близки друг к другу. В частности, авторы демонстрируют, как это семейство ускоряет процедуру настройки высокоразмерных симуляторов с помощью чёрных ящиков. Репозиторий может быть полезен исследователям из физики, DL-инженерам и DS-специалистам

статья | код

digital-twin

В данном исследовании группа ученых из ВШЭ моделируют производительность систем хранения данных, используя вероятностный подход. Они рассматривают различные компоненты — кэш, SSD, HDD, — собирают показатели IOPS и задержки при разных конфигурациях и нагрузках, а затем обучают свои модели CatBoost и Normalizing Flow. Авторы демонстрируют, что этот подход не только предсказывает средние значения, но и охватывает всё распределение метрик, что особенно важно для оценки неопределенности и сценариев «цифрового двойника». Исследователи также проверяют надежность предсказаний с помощью известных зависимостей и отмечают, что полученные результаты тесно соответствуют реальным измерениям, превосходя простые методы вроде kNN. Данная методика может быть применена для анализа производительности, оптимизации настроек и предиктивного обслуживания систем хранения данных. Вклад авторов не ограничивается выбранным подходом: они также предоставляют открытый доступ к набору данных, использованному в исследовании. Найти его можно в репозитории с кодом. Работа может быть полезна ML-инженерам и DS-специалистам.

статья | код

hogwild_llm

В репозитории содержится код для реализации и запуска параллельного инференса больших языковых моделей (LLM) по методу Hogwild! Inference — подхода, при котором несколько копий одной и той же модели выполняются параллельно и синхронизируются через общий attention-кэш. Вместо заранее заданной стратегии кооперации, модели сами решают, как разделить задачи, используя видимость токенов друг друга в общем KV-кэше и минимальную задержку при взаимодействии. Метод позволяет моделям в процессе инференса договариваться о стратегии: распределять подзадачи, исправлять ошибки других агентов, перепланировать ход решения. Для этого используются специальные конфигурации shared attention cache (contiguous, interleaved и combined), а также промптинг, стимулирующий модели проверять, не дублируют ли они работу друг друга. Эксперименты с открытыми LLM (например, QwQ-32B, DeepSeek-R1) показывают, что даже без дополнительного обучения модели способны обнаруживать дублирование, корректировать план решения и достигать сопоставимого или лучшего качества при меньшем количестве итераций. Кроме того, предложенная архитектура демонстрирует хорошее аппаратное ускорение за счёт снижения необходимости повторного вычисления attention-блоков. Код может быть полезен LLM-инженерам и исследователям, специалистам по агентам и DL исследователям.

статья | код

MIGTF

В репозитории содержится код для воспроизведения результатов работы по дополнению пропущенных связей в knowledge graph с использованием новой модели факторизации тензоров со смешанной геометрией (MIG-TF). Авторы предлагают подход, комбинирующий евклидову геометрию, через Tucker-разложение, и гиперболическую геометрию, через введённый гиперболический тернарный член взаимодействия TPTF. Такая конструкция позволяет более точно моделировать структурные особенности реальных knowledge graph, где распределение связей зачастую лишь частично следует иерархической структуре. В экспериментах показано, что предложенная модель превосходит по качеству как чисто евклидовые, так и чисто гиперболические модели, достигая state-of-the-art результатов на стандартных датасетах FB15k-237, YAGO3-10 и WN18RR при меньшем числе параметров. Особенно заметно улучшение на графах с нарушенной иерархией (например, FB15k-237). Кроме того, авторы изучают влияние кривизны гиперболической компоненты, вводят регуляризацию через ортогонализацию и анализируют робастность модели к зашумлённости обучающих данных. Работа может быть полезна исследователям в области factorization-based подходов к knowledge graph completion, а также специалистам, занимающимся построением компактных и эффективных моделей для анализа графовых данных со смешанной структурой.

статья | код

В канун Первомая выпустили статью на Хабре, где рассказываем о деталях реализации нашего проекта OSA — "улучшателя" научных репозиториев на базе LLM.

https://habr.com/ru/companies/spbifmo/articles/906018/

Также в статье поделились примерами использования OSA и обратной связью от коллег, попробовавших проект на своих репозиториях. В их числе — сотрудники лаборатории КТ ИТМО, ФКН ВШЭ и бразильского Universidade Federal de Juiz de Fora.

Приятного чтения!

P.S. Попробовать Осу можно здесь. Будем рады вашим звёздочкам.

invertible-cd

В репозитории содержится код для реализации метода Invertible Consistency Distillation (iCD) — нового подхода к ускоренному текстово-ориентированному редактированию изображений с возможностью точной инверсии входного изображения. Исследователи из Яндекса и ВШЭ демонстрируют, что iCD позволяет выполнять как генерацию по текстовому описанию, так и обратное кодирование реального изображения в латентное пространство за 3–4 итерации, что делает метод пригодным для быстрой и реалистичной генерации и правок. Ключевым элементом является модифицированная схема consistency distillation с разделением на прямую и обратную модели, поддерживающими многопроходную инверсию. Дополнительно используется динамическое управление шкалой classifier-free guidance, что улучшает качество реконструкции без увеличения вычислительных затрат. Эксперименты на моделях SD1.5 и SDXL показывают, что iCD превосходит или сравним по качеству с SOTA-методами, такими как NTI, InfEdit, ReNoise, но работает в несколько раз быстрее: 8 шагов против 50–150 у конкурентов. Работа может быть полезна разработчикам инструментов для редактирования изображений, исследователям в области дистилляции диффузионных моделей и тем, кто разрабатывает быстрые пайплайны генерации и редактирования в условиях ограниченных ресурсов.

статья | код

Мы тут вместе с учебно-научной лабораторией ИТМО LISA организовали мини-семинар по разборке удачных и неудачных реализаций студенческих репозиториев. Заодно обсудим опыт улучшения некоторых из них с помощью нашего ИИ-инструмента OSA (про который недавно писали на Хабре).

С нашей стороны в роли эксперта участвует Андрей Гетманов - исследователь из NSS Lab, руководитель разработки OSA и активный участник соообщества ITMO OpenSource.

Если интересно послушать - подключиться можно тут в зуме, вот как раз начинаем.

tencdm

В репозитории содержится код для воспроизведения экспериментов по генерации текста методом TEncDM (Text Encoding Diffusion Model) — диффузионной модели, работающей в пространстве выходных представлений предобученной языковой модели, а не в embedding-пространстве, как в большинстве предыдущих работ. Авторы демонстрируют, что использование таких представлений, содержащих контекстную информацию, существенно упрощает задачу денойзинга и повышает качество генерации. Ключевая особенность TEncDM — декодер, специально обученный восстанавливать текст из зашумленных латентных представлений, что позволяет компенсировать ошибки на этапах диффузии. Также авторы подробно исследуют влияние self-conditioning и scheduler’ов шума на качество модели. Предложен новый scheduler (tan-d), равномерно распределяющий сложность по всем шагам денойзинга. В экспериментах показано, что при использовании таких компонентов модель превосходит существующие SOTA подходы (DiffuSeq, AR-Diffusion и др.) на задачах перефразирования, суммаризации и упрощения текста (QQP, XSum, Wiki-Auto). Репозиторий предоставляет полный пайплайн: тренировка диффузионной модели в пространстве энкодингов, обучение декодера с corrupt-стратегией, настройка self-conditioning и различных схем шумов. Код открытый, реализован на PyTorch и включает запуск на множестве датасетов (ROCStories, Wikipedia и др.), поддерживая генерацию в условиях как с условием (conditional), так и без него. Работа может быть полезна исследователям в области генерации текста, особенно тем, кто занимается развитием диффузионных моделей, а также разработчикам, ищущим более интерпретируемые и мощные альтернативы автокорреляционным языковым моделям.

статья | код

PersonGenSampler

В репозитории представлен код для воспроизведения результатов работы по критическому анализу стратегий семплирования в text-to-image генерации с использованием диффузионных моделей. Авторы подробно рассматривают различные подходы: Mixed, Switching, Multi-stage, Masked sampling, а также сравнивают их с существующими решениями. В частности, предлагается использовать смешение траекторий генерации между концептом и его суперклассом, а также различные способы комбинирования guidance сигналов. В серии экспериментов на датасетах Dreambooth и различных бэкбонах (SD-2, SD-XL, PixArt-alpha) показано, что грамотно выбранная стратегия семплирования может заметно повысить соответствие изображе. Отдельное внимание уделено анализу вычислительных затрат различных методов. Результаты обобщены в виде практического фреймворка для выбора стратегии в зависимости от приоритетов. Работа будет полезна исследователям и инженерам, занимающимся генеративными моделями, а также разработчикам приложений в креативных индустриях и автоматизации контента.

статья | код

Challenges-on-generating-structurally-diverse-graphs

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по генерации структурно разнообразных графов. Авторы впервые формализуют и системно исследуют задачу построения наборов графов с максимальным структурным разнообразием — задача, критически важная для тестирования алгоритмов на графах, оценки нейросетевых приближений и построения бенчмарков. В работе подробно анализируется, как определить меру разнообразия для множества графов и почему задача не сводится к стандартным генераторам случайных графов. Введён показатель diversity на основе агрегирования попарных расстояний между графами (Energy), обладающий важными теоретическими свойствами, как монотонность и уникальность. Экспериментально исследованы и сравниваются различные алгоритмы генерации: жадный отбор из большого пула, генетические алгоритмы, локальная оптимизация и нейросетевые генеративные модели. Показано, что предлагаемые методы существенно превосходят классические случайные модели, например, Erdős–Rényi, GraphWorld, по мере diversity, позволяя получать выборки графов с сильно отличающимися характеристиками. Исследование также даёт новые инсайты о свойствах различных метрик расстояния между графами. Работа будет полезна исследователям в области графов, алгоритмистам, а также разработчикам бенчмарков и тестовых наборов для графовых задач.

статья | код

DVAR

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по ускорению персонализации text-to-image моделей при помощи нового критерия ранней остановки обучения. Авторы анализируют динамику тренировки популярных методов кастомизации, таких как Textual Inversion, DreamBooth и Custom Diffusion, и показывают, что стандартные метрики сходимости не отражают реальный прогресс и часто неинформативны. Ключевой вклад работы — введение критерия Deterministic VARiance Evaluation (DVAR), который позволяет автоматически и гораздо раньше завершать обучение без потери качества результатов. DVAR оценивает стабилизацию детерминированной версии loss на фиксированном наборе данных, что позволяет сократить время обучения до 8 раз. Авторы демонстрируют эффективность подхода на 48 концептах и трёх популярных personalization-методах. Эксперименты показывают, что ранняя остановка по DVAR почти не снижает качество генерации, а также предотвращает переобучение и экономит вычислительные ресурсы. Работа будет полезна исследователям и инженерам, работающим с кастомизацией diffusion-моделей, а также разработчикам инструментов для креативных и промышленных задач генерации изображений.

статья | код

🔥Набор стажеров в проекты свободного ПО от программы «Код для всех» до 31 июля — в программе уже 12 проектов!

Новый сезон оплачиваемых стажировок «Код для всех» уже стартовал! Кружковое движение НТИ вместе с партнерами приглашают к участию школьников, студентов и молодых разработчиков, готовых включиться в проекты свободного ПО и помочь в их развитии.

📥 Прием заявок до 31 июля

Стажеров ждут в open source продуктах от CyberOK, ROBBO, Кружкового движения НТИ и платформы Берлога. Теперь в программе 12 проектов — участники могут выбрать одно или несколько направлений. Для подачи заявки нужно заполнить анкету, прикрепить свои достижения и ссылки на уже имеющиеся контрибьюшены.

👨‍💻 Прошедшие отбор разработчики будут в течение 2-4 месяцев писать код в open source проектах под руководством менторов и смогут получать ежемесячную стипендию или итоговое вознаграждение от партнеров.

🌐 подробная информация и регистрация — по ссылке

Внимательно следите за новостями в чате и канале конкурса! Ждем ваши заявки 🫶

gflownet-tlm

В репозитории представлен код для оптимизации обратной стратегии в GFlowNets методом Trajectory Likelihood Maximization. Идея простая: учим обратную стратегию, максимизируя правдоподобие полных траекторий, сэмплированных текущей прямой стратегией; затем обновляем прямую стратегию в эквивалентной задаче soft-RL (энтропийно-регуляризованный MDP) с вознаграждениями, задаваемыми новой обратной политикой. Такой чередующийся шаг легко встраивается в TB/DB/SubTB и офф-полиси RL и закрывает ограничение теории фиксированного обратного прохода, принятой в недавних связках GFlowNets — soft-RL. Авторы также обсуждают практические трюки для стабильности и дают условие сходимости при стабильных обновлениях PB и регрет-минимизации для PF. Эксперименты на Hypergrid, Bit Sequences, QM9 и sEH показывают более быструю сходимость и лучшее mode discovery в сложных и менее структурированных средах, особенно QM9; на сильно структурированной sEH выигрыш скромнее и сопоставим с фиксированным равномерным обратным проходом. Код и обучающие скрипты — открыты. Работа будет полезна исследователям GFlowNets и RL, а также практикам из областей дизайна биомолекул и материалов, где важно эффективно исследовать пространство дискретных объектов пропорционально награде.

статья | код