🍿Купили GPU за сорок тысяч долларов, чтобы гонять LLM, но ваш AI-стартап почему-то не взлетел? Не проблема, вы всё ещё можете использовать свое железо с пользой, и это мы не про третьего Ведьмака на максимальных настройках. На ридинг-группе разберём, как на видеокарте построить быстрый и точный подбор кандидатов в рекомендательной системе. Представлять статью авторов из LinkedIn будет Андрей Кузнецов, руководитель команды машинного обучения ОК. Ждём всех желающих 19 сентября в 18:00.

Зум: ссылка
Идентификатор: 763 2575 3645
Код: aivkdsrg

Начинаем через 5 минут

📹Запись ридинг-группы от 19 сентября 2024. Андрей Кузнецов рассказал про архитектуру эффективного подбора кандидатов на GPU.

📄На ридинг-группе 3 октября гостевой доклад: Дарина Двинских, доцент ФКН ВШЭ, расскажет о том, как использовать сходство данных для сокращения числа коммуникаций в распределённых алгоритмах.

Немного подробностей:
Использование распределённой системы вместо одного вычислительного устройства позволяет обучать современные модели машинного обучения на огромных наборах данных. Однако эта мощь распределённых систем сопряжена с различными трудностями: коммуникации сервера (основного устройства) с вычислительными машинами могут существенно замедлить процесс обучения, особенно для систем, обладающих большими вычислительными ресурсами. Существуют различные методы для уменьшения количества таких коммуникаций. Среди них есть методы, учитывающие структуру задачи, например сходство данных, довольно часто встречающееся в приложениях машинного обучения. В докладе будет показано, как использовать сходство данных в задачах обучения с учителем, для того чтобы более эффективно коммуницировать с сервером.💻🔀🖥

Начало встречи в 18.00.

Зум: ссылка

Meeting ID: 895 0393 9531
Passcode: aivk

начинаем

📹Запись ридинг-группы от 10 октября 2024. Дарина Двинских рассказала о том, как использовать схожесть данных для уменьшения сетевых коммуникаций при распределенном обучении.

Картинка с тысячей слов вместо тысячи слов. Ридинг-группа 17 октября в 18:00. Ведущий — Роман Болозовский, ML-инженер AI VK. Ждём вас.

Статья

Зум: ссылка
Meeting ID: 777 282 2791
Passcode: 1

📹Запись ридинг-группы от 17 октября 2024 года. Роман Болозовский рассказал о методах сжатия эмбеддингов в больших рекомендательных сетках

🪢Рекомендательные системы делятся на два типа:

- Causal рекомендеры, побуждающие пользователей к новым открытиям и расширению кругозора.

- Продакшн рекомендеры, предсказывающие неизбежное немного лучше, чем TopPop.

На ридинг-группе 31 октября помечтаем про первые вместе с Романом Логойдой, ML-инженером AI VK. Обсуждение статей (1, 2) по теме causal рекомендаций начнем в 18:00.

Зум: ссылка

Идентификатор конференции: 954 8170 2067
Код доступа: 9HrXbM

Через несколько минут начинаем!

📹Запись ридинг-группы от 31 октября 2024 года. Роман Логойда рассказал про causal рекомендеры

⚡️⚡️⚡️Йоу йоу йоу, братья и сестры в рекомендательных системах!
Позвольте зачитать вам наш скромный рэп.

На нашем разборе конференции RecSys
Авторы пейперов мощно зафлексят.
Двадцать докладов, самых лучших статей,
В честь нас называйте ваших детей.

В московском офисе, а не где-то там в Бари,
В ноябре соберёмся типа бояре.
Статейки послушаем, пиццу съедим.
Два дня — четырнадцать, двадцать один.

Модель мульти-таргет, семантик айди,
LLM-рекомендер приди-обсуди.
К потоку докладов будь морально готов —
Это ридинг-группа выходит из берегов!

Рррраунд!

На все вопросы готовы ответить в комментариях.🦾

Начинаем через 10 минут. Ссылка на трансляцию: https://vk.com/video/@vkteam?z=video-147415323_456240566%2Fclub147415323

Вторая часть разбора начнется через 5 минут. Ссылка на трансляцию: https://vk.com/video-147415323_456240567

📄На ридинг-группе 5 декабря снова обзор конференции. На этот раз Александр Варламов сделает разбор нескольких статей с ECAI-2024. Кроме собственной статьи Александра кратко обсудим:

- Improving Calibration by Relating Focal Loss, Temperature Scaling, and Properness [ссылка]

- Is Contrasting All You Need? Contrastive Learning for the Detection and Attribution of AI-generated Text [ссылка]

- Classifier Guidance Enhances Diffusion-based Adversarial Purification by Preserving Predictive Information [ссылка]

- DataDetective: Dataset Watermarking for Leaker Identification in ML Training [ссылка]

- Reducing Texture Bias of Deep Neural Networks via Edge Enhancing Diffusion [ссылка]

Ждём всех желающих в 18:00 🌈

Зум: ссылка

Meeting ID: 824 3323 7280
Passcode: rgaivk

Начинаем через 3 минуты

📹Запись ридинг-группы от 5 декабря 2024 года. Александр Варламов разобрал несколько статей с ECAI-2024