Google такие: «Нечестно, OpenAI специально сделали свою презентацию за день до нашей»
Также Google: опенсорсят конкурента Gradio прямо в день выхода новой версии
Gradio – это тулза для билда ML-приложений из ноутбуков или из проекта. Новый Mesop от Google – в точности то же самое. Даже лендинг похож на игру «найди 10 отличий».
Тем не менее, достойно внимания: гитхаб
Также Google: опенсорсят конкурента Gradio прямо в день выхода новой версии
Gradio – это тулза для билда ML-приложений из ноутбуков или из проекта. Новый Mesop от Google – в точности то же самое. Даже лендинг похож на игру «найди 10 отличий».
Тем не менее, достойно внимания: гитхаб
❤32🤨11🕊6👍3💘2
Forwarded from XOR
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что известно:
@xor_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27😁13❤6👍5🕊1🌭1
Vision-LSTM – новая фундаментальная CV-модель на основе xLSTM
Да, надстройки над xLSTM не заставили себя долго ждать. Vision-LSTM (ViL), в первую очередь, удивила всех скоростью. Модель быстрее, чем Vision-Mamba (тоже sequential модель) даже без ядр CUDA.
Под капотом: двунаправленные mLSTM блоки, которые обрабывают patch-токены изображения. При этом, в отличие от Vision-Mamba, где каждый блок обрабатывает последовательность сразу в двух направлениях, здесь направления чередуются между четными и нечетными блоками. За счет этого и скорость.
По метрикам на ImageNet1K тоже лучше, чем Vision-Mamba. Однако, как говорят сами авторы, так как оптимизированной реализации для xLSTM пока нет, для больших моделей все еще лучше подходит ViT (трансформер).
Выглядит многообещающе. Советуем прочитать статью полностью здесь. А еще авторы выложили код.
Да, надстройки над xLSTM не заставили себя долго ждать. Vision-LSTM (ViL), в первую очередь, удивила всех скоростью. Модель быстрее, чем Vision-Mamba (тоже sequential модель) даже без ядр CUDA.
Под капотом: двунаправленные mLSTM блоки, которые обрабывают patch-токены изображения. При этом, в отличие от Vision-Mamba, где каждый блок обрабатывает последовательность сразу в двух направлениях, здесь направления чередуются между четными и нечетными блоками. За счет этого и скорость.
По метрикам на ImageNet1K тоже лучше, чем Vision-Mamba. Однако, как говорят сами авторы, так как оптимизированной реализации для xLSTM пока нет, для больших моделей все еще лучше подходит ViT (трансформер).
Выглядит многообещающе. Советуем прочитать статью полностью здесь. А еще авторы выложили код.
👍27❤10🔥10
Вау! Событие из красной книги: у OpenAI вышла статья с открытым кодом
В числе авторов Илья Суцкевер, и, как вы возможно уже поняли, статья про интерпретируемость. Подход идейно повторяет недавнюю работу Anthropic. Ресерчеры OpenAI также используют разреженный автоэнкодер и с помощью него выделяют в поведении модели "фичи" - интерпретируемые паттерны активаций (о них можно думать, как о темах).
Утверждается, однако, что заявленный подход масштабируется лучше, чем остальные существующие. Из GPT-4 удалось достать 16 миллионов фичей. Есть клевая визуализация. В опенсорсе показали подход на примере GPT-2.
Про управление фичами (в отличие от Anthropic) пока ничего особенного, оставляют на дальнейшие исследования.
В числе авторов Илья Суцкевер, и, как вы возможно уже поняли, статья про интерпретируемость. Подход идейно повторяет недавнюю работу Anthropic. Ресерчеры OpenAI также используют разреженный автоэнкодер и с помощью него выделяют в поведении модели "фичи" - интерпретируемые паттерны активаций (о них можно думать, как о темах).
Утверждается, однако, что заявленный подход масштабируется лучше, чем остальные существующие. Из GPT-4 удалось достать 16 миллионов фичей. Есть клевая визуализация. В опенсорсе показали подход на примере GPT-2.
Про управление фичами (в отличие от Anthropic) пока ничего особенного, оставляют на дальнейшие исследования.
❤26👍18🔥13
Apple решили, что теперь AI – это не Artificial Intelligence, а Apple Intelligence.
Да, именно так они назвали свою новую SIRI. Общество на такой гениальный ребрендинг отреагировало незамедлительно, и Интернет уже полон шуток – мы отобрали лучшие.
Новую систему AI в iOS 18 компания представит на конференции WWDC 2024, то есть через несколько дней.
Да, именно так они назвали свою новую SIRI. Общество на такой гениальный ребрендинг отреагировало незамедлительно, и Интернет уже полон шуток – мы отобрали лучшие.
Новую систему AI в iOS 18 компания представит на конференции WWDC 2024, то есть через несколько дней.
😁83
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29🔥10❤3🗿2
Раньше ученые предсказывали, на сколько нам хватит нефти. Теперь просчитывают, на сколько хватит данных
Спойлер: данные кончатся быстрее, чем нефть. По крайней мере, так говорит новый отчет Epoch AI. Данные из интернета, как они сообщили, истощатся уже к 2028.
Какие у нас есть выходы:
⚪️ Мультимодальные данные, например видео или музыка.
⚪️ Синтетические данные. Однако тут есть очевидная проблема с качеством.
⚪️ Соцсети. Тут непонятно, что делать с конфиденциальностью.
Вообще, там целая статья на arXiv с обсуждениями и выводами. Отличное чтиво на выходные.
Спойлер: данные кончатся быстрее, чем нефть. По крайней мере, так говорит новый отчет Epoch AI. Данные из интернета, как они сообщили, истощатся уже к 2028.
Какие у нас есть выходы:
Вообще, там целая статья на arXiv с обсуждениями и выводами. Отличное чтиво на выходные.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍46❤7🔥6😁3
Amazon, возможно, тайно предоставляла российским силовым структурам доступ к технологии распознавания лиц
Об этом сообщает бывший сотрудник компании Чарльз Форрест, которого уволили якобы из-за невыполнения трудовых обязанностей. Сам же Чарльз утверждает, что был уволен из-за того, что пытался повлиять на политику компании в отношении России.
В своем иске он заявил, что после начала конфликта на Украине Amazon, вопреки санкциям Великобритании, продолжал предоставлять России доступ к Amazon Rekognition через подставную компанию в Нидерландах.
Amazon отвергает обвинения, утверждая, что они необоснованы и будут оспорены в суде.
Об этом сообщает бывший сотрудник компании Чарльз Форрест, которого уволили якобы из-за невыполнения трудовых обязанностей. Сам же Чарльз утверждает, что был уволен из-за того, что пытался повлиять на политику компании в отношении России.
В своем иске он заявил, что после начала конфликта на Украине Amazon, вопреки санкциям Великобритании, продолжал предоставлять России доступ к Amazon Rekognition через подставную компанию в Нидерландах.
Amazon отвергает обвинения, утверждая, что они необоснованы и будут оспорены в суде.
😁61🤪22🔥7🤯6😎5🤔3❤2👍2
Audio
Мы тут нагенерировали для вас треков про ML в новом Suno
Для тех, кто сегодня отдыхает – бодрая версия.
Для тех, кто сегодня отдыхает – бодрая версия.
Audio
Для тех, кто работает – не расстраивайтесь, для вас плаксивая лирическая.
Новая версия действительно приятно удивила. Послушайте и оцените сами. Тексты оставим в комментариях.
Кстати, вы тоже можете погенерить: в Suno доступно достаточное количество фри кредитов
Новая версия действительно приятно удивила. Послушайте и оцените сами. Тексты оставим в комментариях.
Кстати, вы тоже можете погенерить: в Suno доступно достаточное количество фри кредитов
🔥25👍8❤6
Андрей Карпаты выложил 4-часовое видео о том, как воспроизвести GPT-2 с нуля на Python
4 часа??? Да, видео начинается с пустого файла, и вы своими глазами видите, как из него рождается LLM, при этом Андрей подробно объясняет каждый шаг (вот у кого точно выходные прошли продуктивно ).
В комплекте не только написание самой архитектуры, но и оптимизация кода, и настройка гиперпараметров, и оценка метрик. Ну вы поняли, маствотч.
Кстати, Карпаты – вообще большой любитель образовательного контента. Вот другие лекции и имплементации от ученого:
➡️ Лекция «Введение в большие языковые модели»
➡️ Код GPT-2 на чистом C
➡️ Большая лекция про токенизацию в LLM и реализация BPE с нуля
➡️ Лекция про обучение ChatGPT
➡️ Лекция-интервью про будущее ИИ
4 часа??? Да, видео начинается с пустого файла, и вы своими глазами видите, как из него рождается LLM, при этом Андрей подробно объясняет каждый шаг (
В комплекте не только написание самой архитектуры, но и оптимизация кода, и настройка гиперпараметров, и оценка метрик. Ну вы поняли, маствотч.
Кстати, Карпаты – вообще большой любитель образовательного контента. Вот другие лекции и имплементации от ученого:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥171👍24❤17
Современные LLM не могут решить простейшую детскую загадку
Об этом рассказали немецкие ученые из Юлиха в статье "Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models".
Alice in Wonderland – это название той самой загадки. Она звучит так: "У Алисы есть N братьев, а также M сестер. Сколько сестер у брата Алисы?". Правильный ответ прост, но большинство протестированных в статье LLM (включая GPT-3.5/4, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral) с загадкой не справляются.
Исследователи даже попробали давать моделям подсказки, задавать вопрос в другой вариации, просили их "подумать еще раз" и применяли прочие промпт-фокусы, но ничего не улучшило ситуацию. Даже когда модель случайно давала правильный ответ, она не могла нормально его объяснить.
Основной вывод статьи: нам нужны новые бенчмарки. Существующие ризонинг тесты (MMLU, ARC, Hellaswag и др) не отражают реальных способностей модели к рассуждению и, более того, завышают их.
Ян Лекун прокомментировал исследование так: "Это лишь еще одно доказательство, что здравый смысл и интеллект не следует путать со способностью хранить и приблизительно восстанавливать информацию."
Об этом рассказали немецкие ученые из Юлиха в статье "Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models".
Alice in Wonderland – это название той самой загадки. Она звучит так: "У Алисы есть N братьев, а также M сестер. Сколько сестер у брата Алисы?". Правильный ответ прост, но большинство протестированных в статье LLM (включая GPT-3.5/4, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral) с загадкой не справляются.
Исследователи даже попробали давать моделям подсказки, задавать вопрос в другой вариации, просили их "подумать еще раз" и применяли прочие промпт-фокусы, но ничего не улучшило ситуацию. Даже когда модель случайно давала правильный ответ, она не могла нормально его объяснить.
Основной вывод статьи: нам нужны новые бенчмарки. Существующие ризонинг тесты (MMLU, ARC, Hellaswag и др) не отражают реальных способностей модели к рассуждению и, более того, завышают их.
Ян Лекун прокомментировал исследование так: "Это лишь еще одно доказательство, что здравый смысл и интеллект не следует путать со способностью хранить и приблизительно восстанавливать информацию."
🔥103👍39❤15😁5🤝2