Тестировала пару дней midjourney v6, и нашла в нем забавную багу – почему-то он не может генерировать тонкие губы у людей, и при упоминании thin lips начинает их делать еще больше 🤔
Причины дискриминации тонких губ для меня загадочны, но зато прыщи на подбородке рисовать он научился, за реализм лайк

Nous Research наконец-то реализовали идею, которая кмк давно уже витала в воздухе: скрестить блокчейн и ИИ, чтобы наконец-то получить объективный лидерборд для моделей

В топ лидерборда Huggingface давно залетают LLM размером всего в 7B, чисто из-за того, что популярные бенчмарки уже, скорее всего, попали в большие дампы всего интернета. Не говоря о том, что недобросовестные ресерчеры могут просто обучиться на тесте

Nous предлагают логичное решение – данные должны быть закрытые, постоянно обновляющиеся, но при этом обязательно децентрализованные. На их лидерборде GPT-4 постоянно догенеривает синтетические тестовые примеры, а эвалюаторы в распределенной сети Bittensor прогоняют добавленные модели на свежей выборке. Так, бенчмарк есть одновременно у всех и ни у кого, и при этом постоянно меняется 🤯

Очень хочу посмотреть, какое там будет ранжирование, когда туда закинут популярные модели последних месяцев 👀 Особенно с очень большими заявлениями о метриках в статье, типа SOLAR

https://huggingface.co/spaces/NousResearch/finetuning_subnet_leaderboard

Такие времена 💰

В последние сутки в Твиттере и на LocalLLaMA кажется нет ничего, кроме обсуждения groq (с q на конце). Все потому, что groq сервят Mixtral со скоростью вплоть до 500 токенов в секунду, пока конкуренты типа Together.ai не успевают за это время сгенерить 70

Секрет успеха тут в том, что groq уже много лет разрабатывали процессоры, которые должны составить конкуренцию NVIDIA, по крайней мере в области сервинга LLM. Собственно поэтому название для них затрейдмаркали как Language Processing Unit

Вот тут есть хороший разбор про то, как устроена архитектура их карточек. Я, как не самый большой эксперт в железе, почерпнула из него только идею, что эти процессоры оптимизированы именно для сервинга моделей, поскольку они гораздо реже перекладывают веса из RAM на сами чипы. А еще похоже их GroqCard уже продаются за 20 тысяч бачей. Если у вас нет таких денег, то их демо пока еще бесплатное – https://groq.com/

Хотя какой-то breakthrough у них случился только сейчас, groq как торговая марка был зарегистирован оказывается уже 7 лет назад (видимо в ту же секунду, как вышла Attention is all you need). А еще основали компанию те же люди, что разрабатывали TPU в Google 🤯

Как мне кажется, Mixture-of-Depths – одна из самых интересных недавно вышедших статей, так как посвящена она довольно очевидной проблеме, что все токены в механизме оттеншена потребляют одинаковое количество компьюта, хотя польза от них не одинаковая. Конкретно эта статья фокусируется на том, как тратить меньше вычислений на токены, которые особенно и не нужны в предсказании

Идея очень простая и поэтому уважаемая: перед каждым трансформер-блоком (в котором находится аттеншн и MLP) работает роутер, который выдает для каждого токена входной последовательности какой-нибудь вес. Дальше в блок поступают и обрабатываются только top-k токенов c наибольшими весами, а все остальные через residual connection обходят блок без каких-либо изменений. Соответственно, механизм оттеншена в итоге требует k^2 вычислений, где k << числа токенов во входной последовательности

Поскольку k задается самим пользователем, размеры матриц внутри аттеншена нам изначально известны, и мы точно можем посчитать, сколько компьюта урежет заданное значение k

Как корректно заметил один человек в реплаях Твиттера, в таком подходе если какой-то токен был проигнорирован в конкретном трансформер-блоке, то дальше все последующие токены не смогут аттендиться к нему, так как этот токен не попадет в KV-кеш. То есть он навсегда остается таким “слепым пятном” в этом блоке, но в следующих блоках он все равно может попасть в top-k и сыграть роль там. В теории возможно, что какой-то совсем бесполезный токен занулится во всех блоках и не окажет вообще никакого влияния на генерацию

В экспериментах лучшая вариация MoD оказалась та, где k был равен 256 (12.5% от всех входных токенов попадали в блок) и где роутер стоял перед каждым вторым трансформер-блоком. Помимо того, что у этой модели лосс был даже ниже, чем у стандартной модели с таким же количеством параметров, она еще и на 66% быстрее совершала шаг инференса. Это по сути и подтверждает, что куча операций в ванильном трансформере излишняя и не дает прироста качества

Довольно приколькую идею скрестить Mixture-of-Depths и Mixture-of-Experts предложили также сами авторы – просто можно заменить одного эксперта на identity function и готово 👍 По-моему очень элегантно

Еще хорошую идею развития этого ресерча закидывают в конце в discussion – можно предположить, что некоторые токены очень полезны как keys, но не очень полезны как queries или наоборот. В общем кажется, что эта команда ресерчеров опубликует позднее что-то еще про более сложный роутинг

Сегодня в универе делали ner tagging, и ЭТО было первое предложение в корпусе русского языка 🔫

state of ai research apr 2024:
на lmsys появилась загадочная модель gpt2-chatbot, которая всем очень нравится и демонстрирует себя на уровне gpt-4 последних версий. при этом, никто не знает, что это и кто это тренировал 👁👄👁

в твиттере спекулируют, что это дроп от самих openai, что крайне на них не похоже, но на мои вопросы она отвечает действительно почти идентично gpt-4. из аргументов в пользу этого есть только то, что модель воспринимает special tokens именно характерные для openai, и что с ней работают типичные для openai промпт инджекшены

наконец-то завезли gpt-2vol2 спустя пять лет в общем 🎧

А также для любителей cryptoposting from openai basement 🤨