Добрых мемов вам в ленту 🥰

😻 #memes

Все, что у нас есть по ICML к этому моменту

ICML – одна из трёх крупнейших международных конференций по машинному обучению. Как раз сейчас она в самом разгаре на Гавайях, США. Некоторые российские резерчеры тоже поехали принять участие и делиться материалами:

– Презентации по RLHF от HuggingFace и обучению agent-centric латентных репрезентаций динамики в RL’e и от ребят из Желтый AI.
– Рассказ про Tensorflow-GNN и избранные постеры с конференции от Антона epsilon correct

Может кто-то из наших подписчиков тоже принимает участие? Делитесь в комментариях!

😻 #news

Стрит-гейм How (not) to get hit by a self-driving car

В британском центре инноваций MyWorld придумали и воплотили в жизнь игру, в которой нужно добраться до финиша, при этом не попавшись ИИ-детектору. На большом экране отображается "процент распознавания", и, как только он превышает порог, game over. Можно использовать любые подручные предметы (в видео кто-то пытается прикрываться колясками и дорожными конусами).

В детектор вшит алгоритм Single Shot Detector (SSD), обученный на биг дате. Пока данных о том, какому проценту игроков удается обыграть ИИ, нет, но после каждого выигрыша человеку предлагается отправить запись раунда компании для улучшения качества модели.

Это новый вид краудсорсинга?

😻 #news

😻 Превращаем комментарии в книжный клуб

Рассказывайте о технических книгах, которые читали: какая была самой полезной, какая самой интересной, а какая разочаровала? А может быть у вас есть любимая статья?

Open AI закрывает сервис, выявляющий сгенерированные ИИ тексты, из-за большого количества ошибок, но есть альтернатива

Классификатор от Open AI правильно идентифицировал всего 26% написанного ИИ текста (true positive), в то время как текст, написанный человеком, неправильно помечал как написанный ИИ в 9% случаев (false positive). Для такого сервиса это очень большие проценты проколов, поэтому пока его закрывают.

Тем временем на сцену выходит более надежный инструмент – специальный интернет-протокол от Microsoft, Intel и Adobe. Он работает путем кодирования информации о происхождении с помощью набора хэшей, которые криптографически привязываются к каждому пикселю или символу. Подробнее можно прочитать о нем в статье от MIT.

😻 #news

Готовый колаб для файнтюнинга LLaMA-2

На просторах GitHub нашли Google Colab ноутбук, в котором есть весь необходимый код для запуска и файнтюнинга LLaMA-2. Что в нем происходит с технической точки зрения:

– загружаем данные
– настраиваем BitsAndBytesConfig, чтобы VRAM не взорвалась
– загружаем саму Llama 2 на GPU с соответствующим токенизатором
– добавляем parameter-efficient fine-tuning с помощью конфигураций QLoRA (опять же, чтобы поберечь память)
– далее обучаем и вуаля, модель готова к использованию (пример промптинга также есть в коде)

Отличная отправная точка, если вы хотели поработать с LLaMA-2 в своем проекте. Рекомендуем!

😻 #python