Forwarded from Innovation & Research
Корейский поисковик Naver выпустил языковую модель
Разработка называется HyperCLOVA X. На её базе действует похожий на ChatGTP чат-бот CLOVA X и генеративный поисковый сервис Clue, аналогичный Bing от Microsoft.
Число параметров не раскрывается, но известно, что предыдущая версия модели, HyperCLOVA, разработанная в 2021 году, имела 204 млрд параметров.
Над моделью работала команда из 500 экспертов в области ИИ и Naver теперь входит в пятёрку компаний, имеющих собственную большую языковую модель с более чем 100 млрд параметров.
Также компания разрабатывает мультимодальную языковую модель, которая могла бы генерировать помимо текста ещё и графику, видео и аудио.
Naver фокусирует продукты на национальных языках региона и стремится распространить своё покрытие на Корею, Японию, страны Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока, для которых международные гиганты типа Microsoft и Google пока не открыли свои флагманские ИИ-сервисы.
#LLM #чатботы
https://techcrunch.com/2023/08/24/koreas-internet-giant-naver-unveils-generative-ai-services/
Разработка называется HyperCLOVA X. На её базе действует похожий на ChatGTP чат-бот CLOVA X и генеративный поисковый сервис Clue, аналогичный Bing от Microsoft.
Число параметров не раскрывается, но известно, что предыдущая версия модели, HyperCLOVA, разработанная в 2021 году, имела 204 млрд параметров.
Над моделью работала команда из 500 экспертов в области ИИ и Naver теперь входит в пятёрку компаний, имеющих собственную большую языковую модель с более чем 100 млрд параметров.
Также компания разрабатывает мультимодальную языковую модель, которая могла бы генерировать помимо текста ещё и графику, видео и аудио.
Naver фокусирует продукты на национальных языках региона и стремится распространить своё покрытие на Корею, Японию, страны Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока, для которых международные гиганты типа Microsoft и Google пока не открыли свои флагманские ИИ-сервисы.
#LLM #чатботы
https://techcrunch.com/2023/08/24/koreas-internet-giant-naver-unveils-generative-ai-services/
TechCrunch
Korea’s internet giant Naver unveils generative AI services
South Korean internet search company Naver on Thursday rolled out its own generative artificial intelligence tool, HyperCLOVA X. The company’s large language model (LLM) offers services such as a ChatGPT-like AI chatbot, CLOVA X, and a generative AI-based…
Два интересных и противоположных текста. В NYTimes о том как Марк Цукерберг поднабрал кармы и репутации выбрав open-source путь для развития AI в Meta. И, в целом, текст про пользу от открытия кода LLAMA.
Второй текст авторский от John Luttig из фонда Founders Fund, финансирующего многие AI стартапы что у нас на слуху, о том что фундаментальные модели ИИ будут с закрытым кодом. Потому что дорого, потому что национальная безопасность и много разных соображений.
Где правда? Я бы предположил что правда в будущих прецедентах. Если кто-то из недружественных для США стран попадётся на применении open-source LLM в каком-нибудь военномнепотребстве конфликте, то open source LLM пришибут очень быстро.
Как бы то ни было тема важная, забывать про неё нельзя.
#opensource #ai #LLM
Второй текст авторский от John Luttig из фонда Founders Fund, финансирующего многие AI стартапы что у нас на слуху, о том что фундаментальные модели ИИ будут с закрытым кодом. Потому что дорого, потому что национальная безопасность и много разных соображений.
Где правда? Я бы предположил что правда в будущих прецедентах. Если кто-то из недружественных для США стран попадётся на применении open-source LLM в каком-нибудь военном
Как бы то ни было тема важная, забывать про неё нельзя.
#opensource #ai #LLM
NY Times
How A.I. Made Mark Zuckerberg Popular Again in Silicon Valley
After some trying years during which Mr. Zuckerberg could do little right, many developers and technologists have embraced the Meta chief as their champion of “open-source” artificial intelligence.
Свежий open source инструмент/код по осмысленной интерпретации данных для LLM называется GraphRAG [1] весь код опубликован на Github.
Пока не могу сказать подробнее, надо экспериментировать, но выглядит просто таки очень интересно.
Ссылки:
[1] https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-new-tool-for-complex-data-discovery-now-on-github/
#opensource #llm #ai
Пока не могу сказать подробнее, надо экспериментировать, но выглядит просто таки очень интересно.
Ссылки:
[1] https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-new-tool-for-complex-data-discovery-now-on-github/
#opensource #llm #ai
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наглядная визуализация с открытым кодом того что происходит внутри LLM моделей [1]. Исходный код доступен [2] как и научная статья от авторов Transformer Explainer: Interactive Learning of Text-Generative Models [3]
Ссылки:
[1] https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
[2] https://github.com/poloclub/transformer-explainer
[3] https://arxiv.org/abs/2408.04619
#opensource #llm #ai #datatools
Ссылки:
[1] https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
[2] https://github.com/poloclub/transformer-explainer
[3] https://arxiv.org/abs/2408.04619
#opensource #llm #ai #datatools
Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Classifying all of the pdfs on the internet [1] автор проанализировал 8TB PDF файлов собранных через Common Crawl и использовал Llama-3-70B для их классификации.
- Loss Rider [2] библиотека для визуализации Line Rider диаграм. Наглядный импакт!
- quarto-live [3] расширение для Quarto добавляющее интерактивности для R и Python примеров. Хорошо подойдёт для любых онлайн учебных курсов.
- A Gentle Introduction to GDAL Part 8: Reading Scientific Data Formats [4] лонгрид про обработку научных геоданных HDF и NetCDF с помощью GDAL. Выглядит полезным
- LOTUS [5] движок для запросов к запросов к Pandas с LLM
Ссылки:
[1] https://snats.xyz/pages/articles/classifying_a_bunch_of_pdfs.html
[2] https://github.com/jndean/LossRider
[3] https://r-wasm.github.io/quarto-live/
[4] https://medium.com/@robsimmon/a-gentle-introduction-to-gdal-part-8-reading-scientific-data-formats-1a1f70d5388c
[5] https://github.com/stanford-futuredata/lotus
#opensource #readings #llm #ai
- Classifying all of the pdfs on the internet [1] автор проанализировал 8TB PDF файлов собранных через Common Crawl и использовал Llama-3-70B для их классификации.
- Loss Rider [2] библиотека для визуализации Line Rider диаграм. Наглядный импакт!
- quarto-live [3] расширение для Quarto добавляющее интерактивности для R и Python примеров. Хорошо подойдёт для любых онлайн учебных курсов.
- A Gentle Introduction to GDAL Part 8: Reading Scientific Data Formats [4] лонгрид про обработку научных геоданных HDF и NetCDF с помощью GDAL. Выглядит полезным
- LOTUS [5] движок для запросов к запросов к Pandas с LLM
Ссылки:
[1] https://snats.xyz/pages/articles/classifying_a_bunch_of_pdfs.html
[2] https://github.com/jndean/LossRider
[3] https://r-wasm.github.io/quarto-live/
[4] https://medium.com/@robsimmon/a-gentle-introduction-to-gdal-part-8-reading-scientific-data-formats-1a1f70d5388c
[5] https://github.com/stanford-futuredata/lotus
#opensource #readings #llm #ai