Facebook open sourced Horizon, an end-to-end applied reinforcement learning platform built on #PyTorch 1.0. Horizon uses RL to optimize systems in large-scale production environments and we're excited to make it accessible to anyone using #RL at scale.
https://code.fb.com/ml-applications/horizon/
https://code.fb.com/ml-applications/horizon/
Engineering at Meta
Horizon: The first open source reinforcement learning platform for large-scale products and services
An end-to-end platform built on PyTorch 1.0 that is designed to jump start RL’s transition from research papers to production
Facebook has released #PyText — new framework on top of #PyTorch.
This framework is build to make it easier for developers to build #NLP models.
https://code.fb.com/ai-research/pytext-open-source-nl..
Github: https://github.com/facebookresearch/pytext
This framework is build to make it easier for developers to build #NLP models.
https://code.fb.com/ai-research/pytext-open-source-nl..
Github: https://github.com/facebookresearch/pytext
Engineering at Meta
Open-sourcing PyText for faster NLP development
To make it easier to build and deploy natural language processing (NLP) systems, we are open-sourcing PyText, a modeling framework that blurs the boundaries between experimentation and large-scale …
TTT - это метод, который позволяет моделям искусственного интеллекта адаптироваться и учиться непосредственно во время использования, а не только во время предварительного обучения.
Основное преимущество TTT заключается в том, что он может эффективно обрабатывать длинные контексты (большие объемы входных данных) без значительного увеличения вычислительных затрат.
Исследователи провели эксперименты на различных наборах данных, включая книги, и обнаружили, что TTT часто превосходит традиционные методы.
По сравнительным бенчмаркам с другими популярными методами машинного обучения, такими как трансформеры и рекуррентные нейронные сети, было обнаружено, что в некоторых задачах TTT работает лучше.
Этот революционный метод позволит приблизиться к созданию более гибких и эффективных моделей искусственного интеллекта, способных лучше адаптироваться к новым данным в реальном времени.
На Github опубликованы адаптации метода:
- адаптация под Pytorch
- адаптация под JAX
@ai_machinelearning_big_data
#Pytorch #Jax #TTT #LLM #Training
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM