Команда Yandex Research разработала новый метод квантизации LLM с помощью комбинации AQLM и PV-tuning. Научная статья о способах сжатия была включена в программу конференции ICML 2024.

Технология позволяет уменьшить размер больших языковых моделей в 8 раз, сохраняя при этом качество ответов в среднем на 95%

Это означает, что компании и организации во всем мире смогут сократить расходы на вычислительные мощности до 8 раз. Станет возможным запускать LLM на обычных устройствах, таких как умные колонки и смартфоны.

Новый подход позволяет запускать на обычных видеокартах LLM, которые ранее требовали мощных графических процессоров. При этом модели будут давать качественные ответы с высокой скоростью.

Это открывает возможности для компаний, стартапов и исследователей, работающих с генеративными нейросетями. Разработанные Яндексом методы помогут внедрить LLM в различные продукты и сервисы, делая нейросети более доступными для всех.

The Data Science Handbook

📌 Книга

@machinelearning_interview

MIPS Assembly Language Programming using QtSpim

📌 Book

@machinelearning_books

Вышла новая крутая бесплатная книга «ИИ и игры»

Второе издание книги «Искусственный интеллект и игры» от Георгиоса Н. Яннакакиса и Джулиана Тогелиуса посвящено применению ИИ в игровой индустрии. Авторы рассматривают ключевые аспекты использования искусственного интеллекта для разработки, анализа видеоигр и улучшения взаимодействия пользователей с игровым процессом.

🔗 Скачать книгу

@machinelearning_books

Бесплатный курс с теорией и практикой математики для Data Science.

Никакой лишней воды, только то, что действительно нужно для работы с ML, и всё это с примерами кода. Приятный бонус — можно выбрать диалект для примеров (PyTorch, Keras или MXNET).

Кстати, остальные главы курса тоже на высоте.

https://d2l.ai/chapter_appendix-mathematics-for-deep-learning/index.html

@data_math

Linear Algebra Done Right

📓 Book

@machinelearning_books

understanding deep learning

📚 Book

@datascienceiot

Applied Mathematics of the Future

📚 Book

@machinelearning_books

book pytorch scikit learn numpy

📚 Book

@machinelearning_books

Linear Model and Extensions

📓 book

@machinelearning_books

Machine Learning: The Basics

📚 Book

@datascienceiot

Эта книга посвящена искусственному интеллекту и играм. Насколько нам известно, это первая всесторонняя учебная книга, охватывающая эту область. Под всесторонней мы подразумеваем, что книга охватывает все основные области применения методов искусственного интеллекта в играх: игровой процесс, генерацию контента и моделирование игроков. Мы также имеем в виду, что книга обсуждает проблемы искусственного интеллекта в различных типах игр, включая настольные игры и видеоигры разных жанров.

Книга предназначена для студентов и исследователей, но мы также надеемся, что она будет полезна разработчикам игр. Мы написали эту книгу на основе нашего долгого опыта исследования искусственного интеллекта в играх, как индивидуального каждого из авторов, так и совместного. Мы оба начали исследовать методы искусственного интеллекта в играх в 2004 году и работали вместе с 2009 года.

Книга не является практическим руководством по созданию искусственного интеллекта для игр, а скорее теоретическим обзором области. Мы не обсуждаем конкретные игровые движки или программные фреймворки, и не предоставляем примеры кода. Книга предназначена для читателей, уже имеющих базовые знания в области искусственного интеллекта и компьютерных наук.

Мы надеемся, что книга будет полезна для преподавателей, которые хотят создать курс по искусственному интеллекту и играм. Мы предоставляем несколько вариантов организации курса, включая традиционный курс с лекциями и экзаменом, а также курс с групповым проектом. Материал книги можно использовать в различных способах, чтобы поддержать разные педагогические практики.

PATTERNS, PREDICTIONS, AND ACTIONS
A story about machine learning

📚 Book

@machinelearning_books