Забавные комиксы на тему Data Science от Allison Marie Horst
Да-да, художница взяла и оформила обучающие материалы в короткие веселые истории в картинках. Есть комиксы про:
– K-means
– Автокорреляцию
– Линейную регрессию
– Git
– Язык R
– и еще много чего другого
Осторожно, вы рискуете надолго залипнуть…
Да-да, художница взяла и оформила обучающие материалы в короткие веселые истории в картинках. Есть комиксы про:
– K-means
– Автокорреляцию
– Линейную регрессию
– Git
– Язык R
– и еще много чего другого
Осторожно, вы рискуете надолго залипнуть…
Помните тот скандал с Reddit, когда компания приняла решение о платном доступе к данным?
Так вот: не без сложностей в виде крупнейшей в истории интернета забастовки пользователей, но, кажется, корпорация добилась своего. Google теперь будет платить примерно $60 млн в год за то, что Reddit предоставит свой контент для обучения моделей искусственного интеллекта. Кроме того, такая сделка повысит потенциальную оценку стоимости компании.
Пока представители Google и Reddit отказались комментировать возможные условия сделки.
Так вот: не без сложностей в виде крупнейшей в истории интернета забастовки пользователей, но, кажется, корпорация добилась своего. Google теперь будет платить примерно $60 млн в год за то, что Reddit предоставит свой контент для обучения моделей искусственного интеллекта. Кроме того, такая сделка повысит потенциальную оценку стоимости компании.
Пока представители Google и Reddit отказались комментировать возможные условия сделки.
Лид лаборатории Tinkoff Research Сергей Колесников выпустил статью, в которой поразмышлял на тему того, как SORA изменит индустрию и мир. Внутри много интересных инсайтов. Мы вынесли основное в карточки.
Ой-ой... от Google мы такого не ожидали!
Выяснилось, что у недавно выпущенной Gemma-7В на самом деле не 7В параметров, а 8.5В.
Казалось бы, ну "немного" обcчитались, с кем не бывает. Но с другой стороны, размер модели очень важен для сравнения LLM между собой. Так, до этого Gemma выгодно сравнивали с Mixtral-7B и Llama-7B, но теперь понятно, что это было некорректно.
Отсюда вопрос: а действительно ли обсчитались случайно?
Выяснилось, что у недавно выпущенной Gemma-7В на самом деле не 7В параметров, а 8.5В.
Казалось бы, ну "немного" обcчитались, с кем не бывает. Но с другой стороны, размер модели очень важен для сравнения LLM между собой. Так, до этого Gemma выгодно сравнивали с Mixtral-7B и Llama-7B, но теперь понятно, что это было некорректно.
Отсюда вопрос: а действительно ли обсчитались случайно?
Forwarded from Skolkovo LIVE
🤔 Кейс: как в несколько раз увеличить эффективность и качество работы компании с помощью нейросетей
Участник «Сколково» «Тексел» уже применяет ИИ в восьми ключевых аспектах — найм сотрудников, менеджмент, продажи, техподдержка, исследования, разработка, маркетинг, юридическая работа.
Эффективность использования нейросетей в компании заключается не просто в автоматизации процессов, а в полном переосмыслении и перестроении подхода к работе, рассказывает Максим Федюков, гендиректор «Тексел».
💬 «Нейросети не заменяют людей, а дополняют и усиливают наши возможности. Это новый тип собеседника, который помогает нам видеть вещи по-новому и решать задачи более эффективно. Нейросети помогают нам в достижении целей, приумножая ценность человеческого вклада».
Например, в области продаж нейросети помогают обрабатывать сложные запросы и вести переговоры. Время ожидания ответа клиентами сократилось в 18 раз, при этом сами ответы идут не по шаблонам, а на основе собранной базы знаний, и всегда четко соответствуют вопросам.
👉 Подробнее о том, как еще наш резидент применяет ИИ, рассказываем по ссылке.
👋 Skolkovo LIVE — инновации тут
Участник «Сколково» «Тексел» уже применяет ИИ в восьми ключевых аспектах — найм сотрудников, менеджмент, продажи, техподдержка, исследования, разработка, маркетинг, юридическая работа.
Эффективность использования нейросетей в компании заключается не просто в автоматизации процессов, а в полном переосмыслении и перестроении подхода к работе, рассказывает Максим Федюков, гендиректор «Тексел».
Например, в области продаж нейросети помогают обрабатывать сложные запросы и вести переговоры. Время ожидания ответа клиентами сократилось в 18 раз, при этом сами ответы идут не по шаблонам, а на основе собранной базы знаний, и всегда четко соответствуют вопросам.
👉 Подробнее о том, как еще наш резидент применяет ИИ, рассказываем по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сэм, только не обижайся. Microsoft начали инвестировать в Mistral.
Напоминаем, что это французский ИИ-стартап, который в декабре выпустил опенсурс LLM, натворившую шума. Стоимость партнерства оценивается примерно в 2.1 миллиарда долларов, сделка будет включать в себя приобретение Microsoft’ом небольшой доли в компании.
Кстати, как раз вчера Mistral анонсировала новую LLM Mistral Large, которая уже не будет открытой, зато более плотно конкурирует с ChatGPT.
Посмотрим, получится ли у Microsoft во второй раз поймать золотую рыбку. Впрочем, 2.1 миллиарда – это всего 0.03% от 7 триллионов, которые Альтман сейчас собирает на производство чипов.
Напоминаем, что это французский ИИ-стартап, который в декабре выпустил опенсурс LLM, натворившую шума. Стоимость партнерства оценивается примерно в 2.1 миллиарда долларов, сделка будет включать в себя приобретение Microsoft’ом небольшой доли в компании.
Кстати, как раз вчера Mistral анонсировала новую LLM Mistral Large, которая уже не будет открытой, зато более плотно конкурирует с ChatGPT.
Посмотрим, получится ли у Microsoft во второй раз поймать золотую рыбку. Впрочем, 2.1 миллиарда – это всего 0.03% от 7 триллионов, которые Альтман сейчас собирает на производство чипов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сейчас будет полезная полезность
В интернете существует замечательный сайт NeetCode. Он идеален для подготовки к собеседованиям и в целом для развития. Здесь ссылки на задачи редиректят вас на функционал LeetCode, НО все отсортировано по темам и в правильном порядке изучения. Создатель составлял подборки на основе опыта интервью в FAANG.
К чему мы это все? Недавно там появилась вкладка Machine Learning! Это задачи на реализацию занимательных алгоритмов с нуля. Подойдет для всех уровней подготовки: задачи отсортированы по Easy, Mediums и Hard. Автоматическая проверка и подсказки в комплекте.
Ну где такое еще увидишь? Однозначно, рекомендуем.
В интернете существует замечательный сайт NeetCode. Он идеален для подготовки к собеседованиям и в целом для развития. Здесь ссылки на задачи редиректят вас на функционал LeetCode, НО все отсортировано по темам и в правильном порядке изучения. Создатель составлял подборки на основе опыта интервью в FAANG.
К чему мы это все? Недавно там появилась вкладка Machine Learning! Это задачи на реализацию занимательных алгоритмов с нуля. Подойдет для всех уровней подготовки: задачи отсортированы по Easy, Mediums и Hard. Автоматическая проверка и подсказки в комплекте.
Ну где такое еще увидишь? Однозначно, рекомендуем.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышла YOLOv9!
▪️Теперь это SOTA для обнаружения объектов в реальном времени, работает локально в браузере без сервера.
▪️Совместима с Transformers.js.
▪️Новая архитектура Generalized Efficient Layer Aggregation Network с полноценными свертками. Благодаря подходу Programmable Gradient Information меньше информации теряется при прямом проходе.
Папира | Код | Демо | Hugging Face
▪️Теперь это SOTA для обнаружения объектов в реальном времени, работает локально в браузере без сервера.
▪️Совместима с Transformers.js.
▪️Новая архитектура Generalized Efficient Layer Aggregation Network с полноценными свертками. Благодаря подходу Programmable Gradient Information меньше информации теряется при прямом проходе.
Папира | Код | Демо | Hugging Face
Помните, мы рассказывали про Netflix Prize? Это легендарный конкурс по рексис, который длился много лет. Победители разработали решение, которое увеличило точность рекомендаций на 10 процентов и получили 1 млн долларов.
Однако Netflix так и не воспользовались этой технологией. Но почему? Да потому что решение оказалось слишком сложным и тяжелым, чтобы внедрить его в продакш.
Эта история – демонтрация того, почему исследователи в современном мире борются не только за accuracy и performance. Есть еще несколько важных "инженерных" метрик, по которым сравнивают модели. Советуем не забывать про них, если хотите, чтобы ваши решения приносили реальную пользу.
Однако Netflix так и не воспользовались этой технологией. Но почему? Да потому что решение оказалось слишком сложным и тяжелым, чтобы внедрить его в продакш.
Эта история – демонтрация того, почему исследователи в современном мире борются не только за accuracy и performance. Есть еще несколько важных "инженерных" метрик, по которым сравнивают модели. Советуем не забывать про них, если хотите, чтобы ваши решения приносили реальную пользу.