#ml #algo #courses

#llm #code

Почему LLM без Alignment — это риск?

Обучение на миллиардах токенов даёт языковой модели грамотность, но не гарантирует адекватность. Без Alignment она может:

📌 выдавать логически неверные ответы,
📌 генерировать небезопасный контент,
📌 игнорировать бизнес-ограничения.

Что такое Alignment? Это дообучение с учётом предпочтений и ограничений, которое делает модель предсказуемой и управляемой.
Написали статью на Хабр, в которой разбираем:

📝 Методы Alignment: от PPO (Proximal Policy Optimization) до новых подходов DPO и KTO.
📝 Наш опыт: как мы в Точка Банк настроили LLM под конкретные сценарии, обучили модель наград и сократили затраты по сравнению с классическим RLHF.
📝 Грабли и лайфхаки: как работать с несбалансированным датасетом и не дать модели обмануть функцию награды.
📝 Где применять Alignment за пределами LLM: от cost-sensitive классификации до vision-language моделей.

Точно будет полезно, если строите собственную LLM — читайте и задавайте вопросы в комментариях!

#systemdesign #courses

https://www.youtube.com/@ByteMonk/playlists

#dl #courses

#dl #cv #courses

#gan #petproject

Нейро-Эмма - Моя любовь чат джипити (infiniteTalk)

слова: tensorbanana & gemini-2.5-pro
песня: udio-1.5-allegro
картинки: wan2.2 t2i
анимация: wan2.2 i2v
липсинк: infiniteTalk video2video
консистентность: лора+детальное описание

gemini-2.5-pro, наверное, лучше всех пишет стихи на русском. На самые жирные бэнгеры пришлось самому придумывать.
udio-1.5-allegro (бесплатный) - удивил, он намного лучше бесплатного suno. Платные модели suno я не тестил, но те что стоят в бесплатном режиме - это просто прошлый век по сравнению с udio.

Сгенерировал одну стартовую картинку с гитарой, далее просто продолжал ее через image2video и движение камеры.

Лоры на движение камеры:
зум вперед: https://civitai.com/models/1784288/motion-lora-camera-push-in-wan-14b-720p-i2v
вправо-влево: https://civitai.com/models/1892318/whip-pan

Еще пробовал через первый-последний кадр в vace, но выходило плохо с движением камеры, забил на это. Надо попробовать в wan-fun, но мне было лень качать. Также просил gemini-image (nano-banana) скомпоновать новый кадр со старыми персонажами, но тот отказался (скорее всего, ему топик не понравился).

Робот танцует через vace video2video с dwpose.

infiniteTalk video2video от kijai жрет кучу врам. При 720p со скользящим окном в 49 кадров - 34 GB (уходит в виртуальную vram). Все видео делится на куски по 49 кадров с перехлестом в 9 кадров и отправляется на липсинк. Чем больше окно, тем лучше консистеность, при 49 будут видны склейки. Окно в 65 и 81 кадр в 720p у меня падают по OOM ошибке. Если мало vram - пробуйте побольше blockswap, поменьше окно и 480p. Предположу, что на 12 GB должно запуститься, но это не точно.

Скорость infiniteTalk: 28 секунд 720p видео генерируется за 40 минут на 3090.

infiniteTalk работает на 2-х шагах с фиксированным деноизом 50%, а значит мелкие детали в исходном видео будут изменены. Например, в одном прогоне он сожрал барабанные палочки, Эмма просто махала руками. Поэтому нужно прописывать такие мелкие детали в промпт: Emma Watson woman is singing and playing at drum kit with 2 drum sticks in her hands, rock music, energetic music, fast movements

wan-s2v пока не тестил, но он и не поддерживает режим video2video (там только одна говорящая картинка). А с infiniteTalk можно делать динамичные сцены.

Сделал все за 3 вечера.

Воркфлоу infiniteTalk video2video: https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/wan_infinitetalk_video2video_720p_49f.json

#audio #petproject

Прикрутил потоковый режим для vibeVoice-7b в комфи

vibeVoice-7b - лучшая открытая TTS для русского языка на данный момент. Ударения практически идеальные.

Потоковый режим воспроизводит аудио напрямую в колонки по мере того, как оно генерируется.

Скорости 3090 не хватает на реалтайм инференс 7b. Видюха примерно в 2 раза медленнее, чем надо. 1.5b тоже не идет в реалтайме, там есть какие-то проблемы со скоростью, я пока не разбирался.

vibeVoice-7b практически идеально ставит ударения в русской речи.
vibeVoice-1.5b тоже неплох, но присутствует сильный английский акцент, режет слух. Для английского - прикольно.

Скорость vibeVoice-7b на 3090:
для генерации длинного аудио длиной 30 секунд:
- 53 секунда - без стриминга
- 36 секунд со стримингом, до воспроизведения и буфером 20s

для генерации короткого аудио длиной 15 секунд:
- 27 секунд - без стриминга
- 19 секунд со стримингом, до воспроизведения и буфером 10s

Можно сократить время до воспроизведения, поставив буфер 3s, но тогда речь будет прерываться каждые 3 секунды на буферизацию. Возможно, на новых видюхах 5000 серии такого буфера хватит для реалтайм инференса.

Галка free_memory_after_generate:False сокращает время инференса на 10 секунд, но с ней модель будет проблематично выгрузить из памяти комфи (она там намертво загружается). Для тестов ставьте галку в True, модель будет освобождать память в конце.

Требования:
Для 7b:
в 7b_bf16 и 7b_fp16 требует 19 Гигов vram. В режиме bnb_nf4 - требование всего 9.2 GB.
На 3090 рекомендую инференс в режиме fp16 - он на 10-15% быстрее, чем bf16. Если vram мало, то ставьте bnb_nf4. Для новых видюх 4000 и 5000 серии пробуйте fp8 (не тестил).

Для 1.5b:
1.5b_bf16 требует 6 гигов vram. 1.5b_nf4 требует - 3.2 GB. Но nf4 медленнее в 2 раза чем bf16 и fp16.


Уже сейчас этот воркфлоу можно прокинуть в sillyTavern, будет и потоковое аудио и wav2lip в конце (не потоковый).
В планах далее прикрутить сюда потоковый wav2lip, чтобы видео генерировалось сразу по мере готовности аудио, а не в конце.

Модельки автоматом скачиваются в комфи. Если надо вручную, в вф есть ссылки на HF.

воркфлоу VibeVoice_streaming + wav2lip: https://github.com/Mozer/VibeVoice-ComfyUI/blob/main/examples/vibevoice_streaming_and_wav2lip.json

мои ноды VibeVoice: https://github.com/Mozer/VibeVoice-ComfyUI

мой wav2lip для комфи: https://github.com/Mozer/ComfyUI_wav2lip

#dl #nlp

Краткая история механизма внимания в NLP

Механизм внимания — один из ключевых компонентов современных нейросетей, позволяющий моделям концентрироваться на важных фрагментах данных. Это повлияло на улучшения в разных областях: NLP, Robotics и GenAI. В новой статье рассказываем историю появления и развития механизма внимания👨🏼‍💻

Из этой статьи вы узнаете:
- какие были предпосылки появления механизма внимания
- какие основные принципы работы self-attention, cross-attention и multi-head self-attention
- и как работает позиционное кодирование и маскирование

Читайте статью по ссылке! 👈

#prompt #petproject