➕ OpenBioLLM-Llama3-70B и 8B: Open-source Large Language Models in Medical Domain

OpenBioLLM-Llama3-70B и 8B: самые эффективные и доступные на сегодняшний день Lms в области медицины! 🩺 💊 🧬

Превосходит таких гигантов индустрии, как GPT-4, Gemini, Meditron-70B, Med-PaLM-1 и Med-PaLM-2, в области биомедицины. 🏥 📈 🌟

OpenBioLLM-70B достигает SOTA и является новым достижением для моделей такого размера.
Модель OpenBioLLM-8B превосходит даже GPT-3.5, Gemini и Meditron-70B! 🚀

- 70B : https://huggingface.co/aaditya/OpenBioLLM-Llama3-70B
- 8B : https://huggingface.co/aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B
- Таблица лидеров в области медицины: https://huggingface.co/spaces/openlifescienceai/open_medical_llm_leaderboard

@ai_machinelearning_big_data

🔥 Готовится к запуску ИИ-платформа Augment, конкурент GitHub Copilot, с бюджетом в $252 млн

⏩К запуску готовится новая ИИ-платформа Augment. Проект с бюджетом в $252 млн позиционируется как конкурент ИИ-помощника для программистов GitHub Copilot.

⏩В недавнем опросе StackOverflow 44% инженеров-программистов заявили, что они в настоящее время используют инструменты искусственного интеллекта как часть своих процессов разработки, а 26% планируют сделать это в ближайшее время. По оценкам Gartner, более половины организаций тестируют или уже внедрили помощников по кодированию на базе искусственного интеллекта, и что к 2028 году 75% разработчиков будут использовать ИИ для написания кода в той или иной форме.

⏩Экс-разработчик Microsoft Игорь Островский считает, что скоро не останется программиста, который не использует ИИ в своих рабочих процессах. «Разработка программного обеспечения остаётся сложной, зачастую утомительной и разочаровывающей работой, особенно в масштабе больших проектов. ИИ может улучшить качество программного обеспечения, производительность команды и помочь вернуть радость от программирования», — рассказал Островский TechCrunch.

⏩Островский решил создать удобную ИИ-платформа Augment, которую он сам хотел бы использовать. Это платформа Augment, которая ранее получила финансирование в размере $252 млн. Благодаря инвестициям бывшего генерального директора Google Эрика Шмидта и венчурных капиталистов, включая Index Ventures, Sutter Hill Ventures, Lightspeed Venture Partners, Innovation Endeavors и Meritech Capital, Augment стремится встряхнуть все ещё зарождающийся рынок технологий генеративного ИИ-кодинга.

▶️ Записаться в white-лист для тестирования Augment

@ai_machinelearning_big_data

🌐 The Powerful Multi-modal LLM Family
for OCR-free Document Understanding

Мощное мультимодальное семейство больших языковых моделей от Alibaba Group для понимания документов и работы с ними.

• mPLUG-DocOwl1.5 - модель для извлечения единой структуры из документов без распознавания текста.

• TinyChart - SOTA в различных тестах понимания диаграмм, в том числе Chart-to-Text, Chart-to-Table, OpenCQA, and ChartX. TinyChart превосходит несколько MLLM для понимания диаграмм по параметрам до 13B, таких как ChartLlama и ChartAst (код на подходе).

• mPLUG-PaperOwl - научный анализ диаграмм, с помощью мультимодальной LLM.

• UReader - разбор документов с помощью мультимодальной модели большого языка без OCR.

🖥 Github

@ai_machinelearning_big_data

🖥 Gpt2-chatbot = Gpt-5 ?

Появился новый загадочный LLM под названием “gpt2-chatbot”, который невероятно хорошо справляется с широком спектром задач.

Пользователи reddit уверены, что создатели модели - OpenAI и таким образом они тестируют GPT-5 или GPT-4.5.

Модель выдает рабочий код высочайшего качества на всех популярных языках, решает олимпиадные задачи по математике, физике, на недоступном ранее уровне и демонстрирует высокое качество рассуждений и логики.

GPT-4 тоже тестили подобным образом внутри Bing Chat, так что это вполне может быть новая модель OpenAI.

Вот как вы можете попробовать ее бесплатно и оценить модель сами:

- перейдите по ссылке: http://chat.lmsys.org

- перейдите во вкладку “Direct Chat”.

- введите свой промпт.

На видео сравниваем GPT-4 Turbo и Gpt2-chatbot. Отправляем запрос на создание игры на JS в одном HTML-документе.

Первое видео результат работы - GPT-4 Turbo, Второе - Gpt2-chatbot.

@ai_machinelearning_big_data