Forwarded from Data Secrets
Вышел Qwen2.5-Coder
Там целое семейство: 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32В, базовые и инстракт модели. Радует, что есть малышки и можно запустить локально. Все веса уже в опенсорс вот тут 🤗
По бечмаркам: среди представленных в тех.отчете 32В на всем превосходит открытых соперников (главный из которых – DeepSeek-Coder-2), а также на многих тестах обгоняет GPT-4o, включая, между прочим, HumanEval и EvalPlus. По CodeArena, правда, немного не дотянули: не хватило двух десятых процента.
Отчет | Демо | Гитхаб | Блог
Там целое семейство: 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32В, базовые и инстракт модели. Радует, что есть малышки и можно запустить локально. Все веса уже в опенсорс вот тут 🤗
По бечмаркам: среди представленных в тех.отчете 32В на всем превосходит открытых соперников (главный из которых – DeepSeek-Coder-2), а также на многих тестах обгоняет GPT-4o, включая, между прочим, HumanEval и EvalPlus. По CodeArena, правда, немного не дотянули: не хватило двух десятых процента.
Отчет | Демо | Гитхаб | Блог
This media is not supported in the widget
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Data Secrets
Вышел Qwen2.5-Coder Там целое семейство: 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32В, базовые и инстракт модели. Радует, что есть малышки и можно запустить локально. Все веса уже в опенсорс вот тут 🤗 По бечмаркам: среди представленных в тех.отчете 32В на всем превосходит…
Попробовал использовать для автокомплитинга Qwen2.5-Coder-14B.
Не думаю, что замечу трагическую разницу с CodeLlama-13B, но если впечатлит, то расскажу об этом 😊
Не думаю, что замечу трагическую разницу с CodeLlama-13B, но если впечатлит, то расскажу об этом 😊
🤝3
Dmatryusофрения
Попробовал использовать для автокомплитинга Qwen2.5-Coder-14B. Не думаю, что замечу трагическую разницу с CodeLlama-13B, но если впечатлит, то расскажу об этом 😊
2 часа использования...
Автокомплитинг не особо впечатляет, а вот чат прям хорош. По крайней мере с той парочкой задач, что я ему скормил, отлично справился.
Автокомплитинг не особо впечатляет, а вот чат прям хорош. По крайней мере с той парочкой задач, что я ему скормил, отлично справился.
🎉2
Dmatryusофрения
2 часа использования... Автокомплитинг не особо впечатляет, а вот чат прям хорош. По крайней мере с той парочкой задач, что я ему скормил, отлично справился.
А вот чат GigaCode совсем не впечатлил. Сравню вечером что выдаст на тот же запрос Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.
🍓2🤔1
Dmatryusофрения
А вот чат GigaCode совсем не впечатлил. Сравню вечером что выдаст на тот же запрос Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.
Попробовал Qwen2.5-Coder-14B-Instruct выдала решение гораздо лучшее, чем GigaCode, но моё решение все равно более оптимальное, хотя наверняка, если сделать более точный промпт, то выдала бы моё решение.
🌚2🤔1
#model@dm_projects_log
Вышла новая моделька от Яндекса. Из плюсов, она лёгкая., и говорят, что быстрая.
Надо тестить.
https://github.com/yandex-research/switti
Вышла новая моделька от Яндекса. Из плюсов, она лёгкая., и говорят, что быстрая.
Надо тестить.
https://github.com/yandex-research/switti
GitHub
GitHub - yandex-research/switti: (CVPR 2025) Switti: Designing Scale-Wise Transformers for Text-to-Image Synthesis
(CVPR 2025) Switti: Designing Scale-Wise Transformers for Text-to-Image Synthesis - yandex-research/switti
🔥2
#model@dm_projects_log
Накопал тут сайтец от ребят, которые занимаются синтетикой. Интересное, так как сам хотел поресерчить вопрос. Может теперь и не придется.
Сам пока не пробовал, но вдруг кому интересно будет. Если попробую, напишу об этом 🙃
https://sdv.dev/
Накопал тут сайтец от ребят, которые занимаются синтетикой. Интересное, так как сам хотел поресерчить вопрос. Может теперь и не придется.
Сам пока не пробовал, но вдруг кому интересно будет. Если попробую, напишу об этом 🙃
https://sdv.dev/
🤔3
#book@dm_projects_log
Вернулся к чтению книг...
Буду время от времени делать короткие ревью.
Сегодня у нас...
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Ссылка: https://www.piter.com/collection/recommend/product/matematika-dlya-data-science-upravlyaem-dannymi-s-pomoschyu-lineynoy-algebry-teorii-veroyatnostey-i-statistiki
Немного полистал и изучил оглавление. Весьма поверхностная книга, которая в сжатой форме рассказывает о самой базовой математике в DS. Меня не заинтересовала, но возможно будет интересна начинающим специалистам.
В общем, отлично для начинания, но потом малополезна.
Вернулся к чтению книг...
Буду время от времени делать короткие ревью.
Сегодня у нас...
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Ссылка: https://www.piter.com/collection/recommend/product/matematika-dlya-data-science-upravlyaem-dannymi-s-pomoschyu-lineynoy-algebry-teorii-veroyatnostey-i-statistiki
Немного полистал и изучил оглавление. Весьма поверхностная книга, которая в сжатой форме рассказывает о самой базовой математике в DS. Меня не заинтересовала, но возможно будет интересна начинающим специалистам.
В общем, отлично для начинания, но потом малополезна.
www.piter.com
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
Осваиваем математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики.
#book@dm_projects_log
Очередная книга на обзоре.
Чистая архитектура. Искусство разработки программного обеспечения
Когда начал читать оглавление, оно не вызвало никакого интереса, но, читая дальше, обнаружил, что тема рассмотрена весьма обширно, можно сказать даже избыточно (для ДС) обширно. Я себе заказал 😊
https://www.piter.com/product/chistaya-arhitektura-iskusstvo-razrabotki-programmnogo-obespecheniya
Очередная книга на обзоре.
Чистая архитектура. Искусство разработки программного обеспечения
Когда начал читать оглавление, оно не вызвало никакого интереса, но, читая дальше, обнаружил, что тема рассмотрена весьма обширно, можно сказать даже избыточно (для ДС) обширно. Я себе заказал 😊
https://www.piter.com/product/chistaya-arhitektura-iskusstvo-razrabotki-programmnogo-obespecheniya
👍2
Data Secrets
Лицензия мне не понравилась, так что не стал тестить. Не то, чтобы я собирался использовать модельку в коммерческих целях... Тут скорее дело принципа.
Dmatryusофрения
#model@dm_projects_log Вышла новая моделька от Яндекса. Из плюсов, она лёгкая., и говорят, что быстрая. Надо тестить. https://github.com/yandex-research/switti
Эта моделька очень быстрая, но качество генерации совсем не впечатляет. Людей генерит ужасно. У меня не разу не вышло сгенерить персонажа с нормальным лицом. С конечностями тоже все грустно. В общем, совсем не соответствует современным стандартам. Из того, что я пробовал, худшая по качеству моделька, но генерит моментально.
Ещё из того, что не понравилось, почему-то не работает параметр задачи размера изображения. Возможно, конечно, что я слишком большой размер указывал, но по этому поводу тоже не было никакого ворнинга.
Ставить модель не очень удобно, оформлен репозиторий очень лениво. В общем, весьма не дурно для какого-нибудь фан/пет проекта, но это точно не что-то серьезное.
Ещё из того, что не понравилось, почему-то не работает параметр задачи размера изображения. Возможно, конечно, что я слишком большой размер указывал, но по этому поводу тоже не было никакого ворнинга.
Ставить модель не очень удобно, оформлен репозиторий очень лениво. В общем, весьма не дурно для какого-нибудь фан/пет проекта, но это точно не что-то серьезное.
👌1
#hypex
О нашей работе появилось видео с AIJ. Я в том числе готовил презу, которую показывают)
Так же для неё мутил туториал, чтобы продемонстрировать эффект перехода в пространство махаланобиса.
Можно поиграться с туториалом здесь (только вам нужен будет хайпекс на новой архитектуре; проще всего положить эту тетрадку в корень репы)
https://github.com/sb-ai-lab/HypEx/blob/dev%2Farchitecture_v11/examples%2Ftutorials%2FL2toMacha.ipynb
О нашей работе появилось видео с AIJ. Я в том числе готовил презу, которую показывают)
Так же для неё мутил туториал, чтобы продемонстрировать эффект перехода в пространство махаланобиса.
Можно поиграться с туториалом здесь (только вам нужен будет хайпекс на новой архитектуре; проще всего положить эту тетрадку в корень репы)
https://github.com/sb-ai-lab/HypEx/blob/dev%2Farchitecture_v11/examples%2Ftutorials%2FL2toMacha.ipynb
GitHub
HypEx/examples/tutorials/L2toMacha.ipynb at dev/architecture_v11 · sb-ai-lab/HypEx
Fast and customizable framework for automatic and quick Causal Inference in Python - sb-ai-lab/HypEx