This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Добро пожаловать в мир главного ит тренда - машинного обучения: @machinelearning_ru
В канале вы найдет :
📃Статьи ,
📚Книги
👨💻 Код
🔗Ссылки
и много другой полезной информации
#ArtificialIntelligence #DeepLearning
#MachineLearning #DataScience
#Python
1 канал вместо тысячи учебников и курсов 👇👇👇
🤖 @machinelearning_ru
В канале вы найдет :
📃Статьи ,
📚Книги
👨💻 Код
🔗Ссылки
и много другой полезной информации
#ArtificialIntelligence #DeepLearning
#MachineLearning #DataScience
#Python
1 канал вместо тысячи учебников и курсов 👇👇👇
🤖 @machinelearning_ru
💡 Список самых популярных алгоритмов машинного обучения вместе с кодом на Python и R для их запуска.
#python #r #MachineLearning
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms
@data_analysis_ml
#python #r #MachineLearning
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms
@data_analysis_ml
🚀 Прорыв в оптимизации LLM: Tree Attention — новый алгоритм для сверхбыстрого масштабирования!
Исследователи представили революционный алгоритм Tree Attention, который обещает трансформировать обучение и интерфейс больших языковых моделей (LLM).
Ключевые преимущества:
🔥 Ускорение до 8 раз по сравнению с Ring Attention
🧠 Вдвое меньшее использование пиковой памяти
🌐 Значительное снижение межузловых коммуникаций
📊 Сравнение методов (на 1М токенов, 64 GPU):
Стандартное внимание: 100% (базовая линия)
Ring Attention: 60% времени базовой линии
Tree Attention: всего 15% времени базовой линии!
🔬 Теоретическая основа:
Функция энергии самовнимания связывает его с энергетическими моделями
Байесовская интерпретация как метод максимального правдоподобия
⚙️ Технические детали:
Сложность
Древовидная структура редукции на основе свойств logsumexp и max
Интеграция с Flash Attention 2 и оптимизированными операциями NCCL
🖥️ Практическое применение:
Оптимизация для GPU-кластеров с учетом топологии сети
Непревзойденная эффективность для контекстов >1M токенов
🔮 Влияние на будущее AI:
Tree Attention может стать ключом к созданию LLM с гигантскими контекстными окнами, открывая путь к моделям с долгосрочной памятью и более глубоким пониманием сложных текстов.
🔗 Для углубленного изучения:
Рекомендуем заинтересованным читателям искать последние публикации по ключевым словам "Tree Attention", "GPU optimization for LLM" на научных порталах, таких как arXiv или Google Scholar.
Tree Attention — это не просто оптимизация, а потенциальный прорыв в масштабировании AI. Представьте LLM, способную анализировать целые книги за один проход или вести длительный диалог без потери контекста!
💬 А что вы думаете? Как Tree Attention может изменить ваши AI-проекты? Поделитесь мнением в комментариях!
📌 Почитать
#AI #MachineLearning #TreeAttention #LLM #GPUOptimization
@data_analysis_ml
Исследователи представили революционный алгоритм Tree Attention, который обещает трансформировать обучение и интерфейс больших языковых моделей (LLM).
Ключевые преимущества:
🔥 Ускорение до 8 раз по сравнению с Ring Attention
🧠 Вдвое меньшее использование пиковой памяти
🌐 Значительное снижение межузловых коммуникаций
📊 Сравнение методов (на 1М токенов, 64 GPU):
Стандартное внимание: 100% (базовая линия)
Ring Attention: 60% времени базовой линии
Tree Attention: всего 15% времени базовой линии!
🔬 Теоретическая основа:
Функция энергии самовнимания связывает его с энергетическими моделями
Байесовская интерпретация как метод максимального правдоподобия
⚙️ Технические детали:
Сложность
O(N/p + log p) для последовательности длины N на p процессорахДревовидная структура редукции на основе свойств logsumexp и max
Интеграция с Flash Attention 2 и оптимизированными операциями NCCL
🖥️ Практическое применение:
Оптимизация для GPU-кластеров с учетом топологии сети
Непревзойденная эффективность для контекстов >1M токенов
🔮 Влияние на будущее AI:
Tree Attention может стать ключом к созданию LLM с гигантскими контекстными окнами, открывая путь к моделям с долгосрочной памятью и более глубоким пониманием сложных текстов.
🔗 Для углубленного изучения:
Рекомендуем заинтересованным читателям искать последние публикации по ключевым словам "Tree Attention", "GPU optimization for LLM" на научных порталах, таких как arXiv или Google Scholar.
Tree Attention — это не просто оптимизация, а потенциальный прорыв в масштабировании AI. Представьте LLM, способную анализировать целые книги за один проход или вести длительный диалог без потери контекста!
💬 А что вы думаете? Как Tree Attention может изменить ваши AI-проекты? Поделитесь мнением в комментариях!
📌 Почитать
#AI #MachineLearning #TreeAttention #LLM #GPUOptimization
@data_analysis_ml
📚 "Painful intelligence: What AI can tell us about human suffering
Эта бесплатная книга — путеводитель по миру машинного обучения!
Основное, что в ней рассматривается:
• Базовые концепции: Алгоритмы, математические основы и принципы построения моделей.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, методы оптимизации и регуляризация для повышения качества моделей.
• Практические кейсы: Реальные примеры применения ML в различных отраслях, от анализа данных до прогнозирования.
• Современные методики: Настройка гиперпараметров, интерпретация результатов и стратегии улучшения производительности.
Для специалиста по машинному обучению эта книга станет полезным ресурсом, помогая углубить знания, найти новые подходы и повысить эффективность проектов.
📚 Книга
@data_analysis_ml
#freebook #book #ai #ml #machinelearning #opensource
Эта бесплатная книга — путеводитель по миру машинного обучения!
Основное, что в ней рассматривается:
• Базовые концепции: Алгоритмы, математические основы и принципы построения моделей.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, методы оптимизации и регуляризация для повышения качества моделей.
• Практические кейсы: Реальные примеры применения ML в различных отраслях, от анализа данных до прогнозирования.
• Современные методики: Настройка гиперпараметров, интерпретация результатов и стратегии улучшения производительности.
Для специалиста по машинному обучению эта книга станет полезным ресурсом, помогая углубить знания, найти новые подходы и повысить эффективность проектов.
📚 Книга
@data_analysis_ml
#freebook #book #ai #ml #machinelearning #opensource
🚀 AI от Sakana AI пишет оптимизированный код для CUDA-ядрер для ускорения ИИ!
🔑 Основное:
AI CUDA Engineer — агентная система, которая автоматически создаёт высокооптимизированные CUDA-ядра, ускоряя операции машинного обучения в PyTorch в 10–100 раз.
CUDA-программирование сложное, требует глубоких знаний и часто кажется "алхимией". Эта система упрощает задачу, используя эволюционные алгоритмы и LLMs.
Уникальная идея — "Innovation Archive" (аналог "библиотеки навыков" из нашего проекта Voyager для Minecraft), где LLM сохраняет лучшие фрагменты кода, найденные в процессе эволюционного поиска.
Это идеальный пример AutoML: максимальная отдача от вычислительных ресурсов, делая ИИ быстрее и эффективнее.
Великолепная работа, Sakana AI!
Также интересно, что NVIDIA параллельно работает над схожими исследованиями по улучшению CUDA-ядер с помощью мощных LLM.
#AI #MachineLearning #CUDA #AutoML
▪Paper: https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/paper/
▪Kernel Archive Webpage: https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/
▪HuggingFace Dataset: https://huggingface.co/datasets/SakanaAI/AI-CUDA-Engineer-Archive
@data_analysis_ml
🔑 Основное:
AI CUDA Engineer — агентная система, которая автоматически создаёт высокооптимизированные CUDA-ядра, ускоряя операции машинного обучения в PyTorch в 10–100 раз.
CUDA-программирование сложное, требует глубоких знаний и часто кажется "алхимией". Эта система упрощает задачу, используя эволюционные алгоритмы и LLMs.
Уникальная идея — "Innovation Archive" (аналог "библиотеки навыков" из нашего проекта Voyager для Minecraft), где LLM сохраняет лучшие фрагменты кода, найденные в процессе эволюционного поиска.
Это идеальный пример AutoML: максимальная отдача от вычислительных ресурсов, делая ИИ быстрее и эффективнее.
Великолепная работа, Sakana AI!
Также интересно, что NVIDIA параллельно работает над схожими исследованиями по улучшению CUDA-ядер с помощью мощных LLM.
#AI #MachineLearning #CUDA #AutoML
▪Paper: https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/paper/
▪Kernel Archive Webpage: https://pub.sakana.ai/ai-cuda-engineer/
▪HuggingFace Dataset: https://huggingface.co/datasets/SakanaAI/AI-CUDA-Engineer-Archive
@data_analysis_ml
#machinelearning
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM