📌 Llama3 from scratch: расширенная версия

Проект "Deepdive Llama3 from scratch" - расширенный форк гайд-репозитория по созданию LLama-3 c нуля шаг за шагом.

Исходный проект был переработан, проактуализирован, улучшен и оптимизирован для того, чтобы помочь всем желающим понять и освоить принцип реализации и детальный процесс ризонинга модели Llama3.

▶️Изменения и улучшения в этом форке:

🟢Последовательность изложения материала была изменена, скорректирована структура чтобы сделать процесс обучения более прозрачным, помогая понимать код шаг за шагом;

🟢Добавлено большое количество подробных аннотаций к коду;

🟢Изменения размеров матрицы на каждом этапе вычислений полностью аннотированы;

🟢Добавлены подробные пояснения к принципам, чтобы в полной мере можно было освоить концепцию дизайна модели.

🟢Добавлена дополнительная глава, посвященная KV-сache, в которой подробно описаны основные концепции, принципы работы и процесс применения механизма внимания.


📌Лицензирование: MIT License.


🔜 Репозиторий на Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Tutorial #Github

🔥 «The State of LLM Reasoning Models» свежая статья от Себастьяна Рашка, которая посвящена современному состоянию исследований в области рассуждений (reasoning) и масштабирования выводов (inference scaling) для больших языковых моделей (LLM).

Основные моменты:
- Эволюция возможностей рассуждения:
В статье показано, как с увеличением размеров моделей и вычислительных ресурсов появляются «внезапные» способности, позволяющие моделям выполнять сложное логическое и пошаговое рассуждение. Это включает методы вроде chain-of-thought, которые помогают моделям структурировать ответ.

- Масштабирование и его эффекты:
Анализируются закономерности масштабирования — как увеличение числа параметров и использование более мощных аппаратных средств влияет на точность и способность моделей к рассуждению. Выявляются пределы, где дополнительные вычисления начинают давать менее заметное улучшение.

- Инновации в инференсе:
Статья рассматривает новые подходы к оптимизации процесса инференса, что особенно важно для применения LLM в реальном времени и на устройствах с ограниченными ресурсами. Поднимается вопрос балансировки между качеством ответов и затратами на вычисления.

- Практические выводы для исследований:
Сатья служит ориентиром, показывающим, какие направления развития (например, улучшение алгоритмов рассуждения, оптимизация инференс-методов) могут принести наибольший эффект при дальнейшем увеличении масштабов моделей. Это позволяет понять, куда двигаться в будущих исследованиях и как лучше интегрировать существующие технологии в практические приложения.

Отличное воскресенье чтиво 📕

📌 Читать

#ai #ml #reasoning #llm

⭐️ «Open-Source Handwritten Signature Detection Model» - отличная статья, в которой подробно показно решение прикладной ML задачи.

Это подробный гайд, где описан процесс разработки приложения для автоматического обнаружения рукописных подписей в документах.

▶️ Автор протестировал все доступные модели YOLO и показал как их развертывать.

В итоге получился очень годный гайд, со множеством технических деталей.

🟡Подготовка данных: использование двух публичных датасетов (Tobacco800 и Signatures-XC8UP) с последующей предобработкой и аугментацией изображений.

🟡Архитектурное сравнение: в статье приводится детальный анализ современных алгоритмов обнаружения объектов – от семейства YOLO до трансформерных моделей (DETR, RT-DETR, YOLOS).

🟡Оптимизация гиперпараметров:
Сравнительный анализ архитектур показал, что YOLOv8 - обеспечивает идеальный баланс между скоростью и точностью для данной задачи, достигая 94,74 % точности и 89,72 % после оптимизации гиперпараметров с помощью Optuna.

🟡Развёртывание: модель оптимизирована для работы с Triton Inference Server и OpenVINO, что обеспечивает быстрый инференс на CPU и GPU (до 7.657 мс на T4)

🟡 Результаты экспериментов:
Достигнута высокая точность распознавания: mAP@50 – 94.50%, mAP@50-95 – 67.35%.

Итоговая модель демонстрирует сбалансированное соотношение между точностью, скоростью инференса и экономичностью ресурсов.

Статья демонстрирует, как грамотное сочетание современных архитектур обнаружения объектов, тщательная подготовка данных и оптимизация гиперпараметров позволяет создать эффективное и готовое к развёртыванию решение, очень рекомендуем прочесть ее полностью.
А здесь можно почитать описание семейства моделей Yolo.

🟡 Читать: https://huggingface.co/blog/samuellimabraz/signature-detection-model

#yolo #guide #detection #ml