Machine learning Interview
24.4K subscribers
1.04K photos
69 videos
12 files
700 links
Разбираем вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейронным сетям, Python.

Вопросы - @notxxx1


@itchannels_telegram -🔥лучшие it каналы

РКН: clck.ru/3FmwRz
Download Telegram
📌 Яндекс добавил в Нейро новую мультимодальную VLM для поиска по картинкам

В своей статье на Хабре ML-разработчик Яндекса детально описывает, что представляют собой визуально-текстовые мультимодальные модели. Он аскрывает их архитектуру, состоящую из LLM, картиночного энкодера и адаптера, а также процесс обучения.

Кроме того, автор рассказывает про эволюцию Нейро: от предыдущей LLM-версии к новой VLM. Это позволяет понять, как изменился процесс обработки запросов и почему новая версия эффективнее.

Интересный инсайд: Яндекс использует instruct-based pretrain с несколькими миллионами семплов и активно работает над interleaved pretrain для дальнейшего улучшения качества модели.

▪️Статья на Хабре

@machinelearning_interview
🖥 Model Memory Utility — полезная утилита, которая помогает оценить использование памяти различными моделями машинного обучения

🌟 Инструмент предоставляет визуализацию и информацию о том, как загружаются и обрабатываются модели на CPU и GPU, что помогает разработчикам оптимизировать память и производительность своих моделей. Это полезно для выбора наиболее подходящих конфигураций для обучения и развертывания моделей

🔗 Ссылка: *клик*

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Большой плейлист Deep Learning лекций от MIT!

🌟 72 видео

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #deeplearning #machinelearning #bigdata #ai

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
teorija_statistiki-shpargalki.pdf
240 KB
⚡️ Шпаргалка по статистике

Если у вас предстоят собеседования или экзамены по статистике в университете, вот полезная полная шпора. В ней рассмотрены ключевые понятия, такие как выборка, распределение, мода, медиана и другие.

Также приведено практическое занятие по статистическому наблюдению на примере производственной компании.

@machinelearning_interview
Forwarded from Machinelearning
🌟 LeLaN: метод обучения политики навигации для роботов с помощью видео из реальной среды.

LeLaN - метод, использующий модели Owl-ViT2 и OpenVLA для маркировки видеоданных из реальной среды с помощью языковых инструкций для навигации по объектам.

Политика навигации по объектам, обученная на этих данных, показала высокие результаты в задаче навигации по незнакомым объектам в разных условиях: внутри и снаружи помещений.

LeLaN использует аннотации VLM для маркировки видеоданных из различных источников: наборы данных о навигации роботов, видеоролики с экскурсиями с YouTube и данные из носимых видеорегистраторов. Эти аннотации предоставляют инструкции, охватывающие широкий спектр объектов с разной степенью детализации в их описаниях.

В процессе обучения политика навигации оптимизируется по трем направлениям:

🟢достижение целевого объекта;

🟢предотвращение столкновений;

🟢плавность скорости.

После обучения LeLaN была проведена серия экспериментов из более 1000 испытаний, проведенных в реальных условиях.

Результаты показывают, что LeLaN превосходит существующие методы zero-shot политик навигации по способности ориентироваться в различных средах, надежности в условиях нечетких команд, способности следовать за пешеходами и навыке избегать столкновений.

Код, предлагаемый в репозитории LeLaN, разбит на две части: обучение модели на собственных данных и локальное развертывание с предварительно обученными моделями LeLaN на роботизированной платформе с NVIDIA Jetson Orin.

▶️Локальная установка и запуск обучения:

# Clone repository:
git clone https://github.com/NHirose/learning-language-navigation.git

# Set up the conda env:
conda env create -f train/train_lelan.yml
conda activate lelan

# Install the lelan packages:
pip install -e train/

# Install the `diffusion_policy` package:
git clone [email protected]:real-stanford/diffusion_policy.git
pip install -e diffusion_policy/

# Training lelan w/o collision avoidance
python train.py -c ./config/lelan.yaml


📌Лицензирование : MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Датасет
🟡Демо видео на Youtube
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Navigation #Robotics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Hugging Face выпустил OpenAI-Gradio.

OpenAI-Gradio предоставляет возможность создать веб-приложения с ИИ, используя всего несколько строк кода. Для запуска необходимо установить пакет из pip и указать OpenAI API KEY.

OpenAI-Gradio позволяет настраивать внешний вид и функциональность веб-приложений, используя возможности Gradio. Например, можно создавать пользовательские компоненты ввода и вывода, добавлять описания и примеры использования, а также интегрировать LLM в более крупные веб-интерфейсы Gradio.

OpenAI-Gradio поддерживает GPT-4-turbo, GPT-3.5-turbo и GPT-3.5-turbo-16k.

🖥 github

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 OpenMathInstruct-2: математический датасет и набор моделей от NVIDIA.

OpenMathInstruct-2 состоит из 14 млн. пар "вопрос-решение" (примерно 600 тысяч уникальных вопросов) и является одним из крупнейших общедоступных наборов данных для обучения LLM в математике.

Набор данных создан на основе Llama-3.1-405B-Instruct путем синтеза решений для существующих вопросов из наборов данных MATH и GSM8K и генерации новых задач и решений.

Результаты абляционных экспериментов, которые проводились для поиска оптимальных параметров синтеза, показали, что:

🟢формат решения имеет значение, причем чрезмерно подробные решения негативно сказываются на производительности модели;

🟢данные, сгенерированные сильной моделью-учителем, превосходят по качеству данные, полученные от более слабой модели;

🟢процесс обучения устойчив к наличию до 20% решений низкого качества;

🟢разнообразие вопросов имеет решающее значение для масштабирования данных.

Итоговые данные, включенные в датасет прошли тщательную деконтаминацию с использованием конвейера lm-sys и ручной проверки на поиск дубликатов с тестовыми наборами данных.

OpenMathInstruct-2 показал высокую эффективность при обучении LLM.

Модель Llama3.1-8B-Base, обученная на OpenMathInstruct-2, превзошла Llama3.1-8B-Instruct на 15,9% по точности на наборе данных MATH, а OpenMath2-Llama3.1-70B обошла Llama3.1-70B-Instruct на 3,9%.

Датасет выпущен в 3-х размерностях: полный набор (примерно 7.5 GB) и уменьшенные версии train_1M (640 Mb), train_2M (1.3 Gb) и train_5M (3.1 Gb).

▶️ Модели, дообученные на этом датасете:

🟠OpenMath2-Llama3.1-70B, в формате Nemo, квантованные версии GGUF (от 3-bit до 8-bit);

🟠OpenMath2-Llama3.1-8B, в формате Nemo, квантованные версии GGUF (от 2-bit до 8-bit).


📌Лицензирование датасета : CC-BY-4.0 License.

📌Лицензирование моделей: Llama 3.1 Community License.


🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #MATH #NVIDIA #Dataset
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 Гайдбук по оценке больших языковых моделей от Hugging Face

Hugging Face выложила на Github руководство по оценке LLM.

В нем собраны различные способы оценки модели, руководства по разработке собственных оценок, а также советы и рекомендации из практического опыта. В руководстве рассказывается о разных способах оценки: с помощью автоматических тестов, людей или других моделей.

Особое внимание уделяется тому, как избежать проблем с инференсом модели и сделать результаты одинаковыми. В руководстве есть советы о том, как сделать данные чистыми, как использовать шаблоны для общения с LLM и как анализировать неожиданные плохие результаты.

Если вы ничего не знаете об оценке и бенчмарках, вам следует начать с разделов Basics в каждой главе, прежде чем погружаться глубже. В разделе базовые знания вы также найдете пояснения, которые помогут вам разобраться в важных темах LLM: например, как работает инференс модели и что такое токенизация.

Более прикладными разделы: советы и рекомендации, устранение неполадок и разделы, посвященные дизайну.

▶️Оглавление:

🟢Автоматические бенчмарки
🟢Оценка человеком
🟢LLM-судья
🟢Устранение неполадок
🟢Базовые знания

📌 Планы на будущие гайды:

🟠Описание автоматических метрик;
🟠Какие основные моменты вы всегда должны учитывать при построении задачи;
🟠Зачем нужна оценка LLM;
🟠Почему сравнивать модели между собой - это сложно.

🖥Github

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Huggingface #Guide
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
⚡️ OpenAI Swarm: Экспериментальный фреймворк для оркестрации мультиагентных систем.

Swarm - это экспериментальный фреймворк, разработанный командой OpenAI Solutions, для создания, оркестрации и развертывания многоагентных систем. Фреймворк фокусируется на упрощении координации, запуска, контроля и тестирования агентов.

Основная цель Swarm - продемонстрировать паттерны, описанные в Orchestrating Agents: Handoffs & Routines cookbook.

Фреймворк построен на двух основных абстракциях: агентах (Agent) и передачах управления (handoffs):

Агент - это набор инструкций и функций, который может передавать выполнение другим агентам. Его можно использовать для описания конкретного рабочего процесса или шага (например, последовательность шагов, сложный поиск, одноэтапное преобразование данных и так далее).

Передача управления — это процесс, при котором агент может передать запрос другому агенту, возвращая его в функцию. В процессе передачи управления также происходит обновление переменных контекста, что позволяет вернуть более полный объект Result.

▶️В репозитории собраны функциональные примеры Swarm:

🟢basic - простые примеры настройки, вызова функций, передача данных и контекстные переменные;

🟢traige agent - пример роя с агентом сортировки, который принимает пользовательские данные и решает, ответить ли на запрос напрямую или передать его агенту по продажам или возврату денег;

🟢weather agent - погодный агент с вызовом функций (запрос по городу и отправка на e-mail);

🟢airlines - мультиагентный пример обработки клиентских запросов в контексте авиакомпании (сортировка запросов, изменения рейсов, отмены бронирований и случаи потери багажа);

🟢support_bot - клиентский бот центра поддержки с несколькими инструментами;

🟢personal shopper - пример роя агентов персонального торгового агента, который может помогать совершать покупки и возвращать заказы;

⚠️ Swarm не использует API Assistants и полностью работает на API Chat Completions.

⚠️ Swarm не предназначен для промышленного использования и не имеет официальной поддержки.

▶️ Локальная установка и запуск:

# Install from PIP
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git

# Usage
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm()

def transfer_to_agent_b():
return agent_b

agent_a = Agent(
name="Agent A",
instructions="You are a helpful agent.",
functions=[transfer_to_agent_b],
)

agent_b = Agent(
name="Agent B",
instructions="Only speak in Haikus.",
)

response = client.run(
agent=agent_a,
messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)

print(response.messages[-1]["content"])


📌Лицензирование : MIT License.


🖥GitHub
🟡Orchestrating Agents Cookbook


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #OpenAI #Swarm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️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/python_job_interview
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
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
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


💼 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
🔥 scepter — это инструмент для разработки и развертывания моделей машинного обучения. Он предоставляет пользователям возможность быстро тестировать, настраивать и внедрять модели с использованием различных фреймворков и технологий

🌟 Scepter включает в себя поддержку распространенных рабочих процессов в машинном обучении, таких как подготовка данных, тренировка и оценка моделей. Это решение помогает ускорить цикл разработки и улучшить контроль над процессами обучения и развертывания моделей

🔐 Лицензия: Apache-2.0

📖 Arxiv: *клик*
▪️Github

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Учебная программа SQL для дата-сайентистов

Эксперт с семилетним стажем в области дата-сайенс разработал пошаговую программу изучения SQL. Эта программа размещена в виде репозитория на GitHub и дополнена ссылками на обучающие материалы. Вот подробный план на шесть недель:

Неделя 1: Основы SQL
Узнаем, как извлекать данные из базы данных.

Неделя 2: GROUP BY
Рассмотрение группировки данных.

Неделя 3: Виды JOIN
Знакомство с различными типами соединений таблиц.

Неделя 4: Оконные функции
Изучение оконных функций для анализа данных.

Неделя 5: CTE и подзапросы
Понимание концепции временных таблиц и подзапросов.

Неделя 6: Собственный проект
Применение полученных знаний на практике через выполнение самостоятельного проекта.

Ссылки на все материалы доступны по следующей ссылке: Дорожная карта обучения SQL.

https://github.com/andresvourakis/free-6-week-sql-roadmap-data-science

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Branch-Train-MiX — метод создания MoE-моделей. В его основе обучение нескольких одинаковых LLM на разных датасетах и агрегация предсказаний каждой модели во время инференса. NLP-специалисты подробно разобрали этот метод.

🔗 Прочитать разбор метода можно здесь: *клик*

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
✔️ Google переключается на атомную энергию для питания своих дата-центров с ИИ.

Google подписал соглашение с Kairos Power об использовании небольших ядерных реакторов для обеспечения энергией своих дата-центров, работающих на базе искусственного интеллекта.

Первые реакторы планируется запустить в течение этого десятилетия, а к 2035 году их количество будет увеличено. Google и Kairos Power не раскрывают финансовые детали сделки и места строительства новых электростанций.

Технологические компании все чаще обращаются к атомной энергии для обеспечения электропитанием огромных дата-центров, на которых основана работа ИИ. В прошлом месяце Microsoft заключила соглашение о возобновлении работы на ядерной электростанции Три-Майл-Айленд в США.
bbc.com

✔️ США рассматривают возможность ограничения экспорта чипов для ИИ от Nvidia и AMD в страны Персидского залива.

Цель - ограничить доступ к американским технологиям в интересах национальной безопасности США. Ограничения будут основаны на новой системе лицензирования экспорта чипов для центров обработки данных, которая была представлена в прошлом месяце.

Власти США обеспокоены растущим спросом на ЦОДы, работающие на основе ИИ, в странах Персидского залива, и их финансовыми возможностями. Новые правила могут потребовать от компаний сокращения связей с Китаем и странами залива в обмен на доступ к американским технологиям.
Nvidia пока не прокомментировала ситуацию.
finance.yahoo.com

✔️ Вице-президент Microsoft по ИИ переходит в OpenAI для работы над AGI.

Себастьян Бубек проработал в Microsoft десять лет, занимаясь разработкой малых языковых моделей. Несмотря на то, что Microsoft и OpenAI являются конкурентами в некоторых областях, Microsoft высоко оценила вклад Бубека и надеется на продолжение сотрудничества.

В OpenAI Бубек будет работать над достижением AGI. Эксперты отрасли полагают, что опыт Бубека поможет OpenAI в исследованиях и разработке языковых моделей, которые, несмотря на меньший, чем у AGI, масштаб, могут играть значительную роль в достижении этой цели.
bloomberg.com

✔️ Cognite выпускает отчет о сравнительном анализе языковых моделей для промышленных агентов.

Cognite, лидер в области ИИ для промышленности, представила отчет "Cognite Atlas AI LLM & SLM Benchmark Report for Industrial Agents" на мероприятии IMPACT 2024.

Это первый в своем роде отчет, который должен решить проблему несоответствия общих наборов данных для сравнительного анализа LLM и SLM в специфике промышленных задач. В отчете основное внимание уделено поиску на естественном языке в качестве ключевого инструмента извлечения данных для промышленных агентов ИИ.

Отчет будет доступен для бесплатной загрузки 28 октября 2024 года на официальном сайте Cognite.
businesswire.com

✔️ TSMC строит завод по производству чипов в Европе.

Министр науки и технологий Тайваня Ву Чэн-вэнь сообщил Bloomberg TV, что TSMC уже начала строительство своего первого завода по производству полупроводников в Дрездене и планирует строительство следующих заводов для различных секторов рынка.

Строительство завода в Дрездене началось в августе 2024 года, общая сумма инвестиций превысит 10 млрд евро, при этом проект получил 5 млрд евро государственных субсидий. Завод создается в партнерстве с Bosch, Infineon и NXP для удовлетворения потребностей европейской автомобильной и промышленной отрасли в полупроводниках.
euronews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Бесплатный курс от Simplilearn, который знакомит пользователей с основами алгоритмов машинного обучения!

🌟 Этот курс охватывает различные методы машинного обучения, такие как регрессия, классификация, кластеризация и др., и предназначен для самостоятельного изучения. Курс включает лекции, видео и практические задания, что позволяет участникам изучить основные концепции и алгоритмы, применяемые в машинном обучении

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #machinelearning

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
💡 Turbo Alignment: библиотека для обучения LLM под задачи бизнеса

Помимо своей большой языковой модели T-lite, Т-Банк открыл доступ к библиотеке Turbo Alignment, которая позволяет даже небольшим командам без значительных ресурсов и глубокой экспертизы в LLM создавать LLM-based продукты.

✔️ В библиотеке доступны:

▶️No-code-запуск экспериментов, скрипты для обучения большого количества алгоритмов, модуль для быстрого тестирования моделей и инструменты для мониторинга метрик во время обучения.

▶️Инструменты для исследований и разработки. Turbo Alignment предоставляет все необходимые средства для добавления новых методов обучения и их сравнения с уже существующими решениями на конкретных задачах. Библиотека создана при участии лаборатории T-Bank AI Research и также дает доступ к последним исследованиям в области AI Alignment.

▶️Поддержка сложных процессов обучения. Turbo Alignment оптимизирован для распределенного обучения на нескольких видеокартах и серверах (Multi-GPU и Multi-Node).

🖥 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#LLM #news #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM