#open_source
Flux
Команда Black Forest Labs зарелизила несколько моделей для генерации картинок по тексту. Команда новая, но причастная к самым современным исследованиям в этой области.
Модели три — Pro, Dev и Schnell, причем последние две выложили в открытый доступ (Apache 2.0 у Schnell, non-commercial у Dev).
Меня лично заинтересовала самая открытая и маленькая Schnell. Раскатил её у себя и решил потестить. Результаты видите сами.
И по-моему - это супер класс, но есть нюанс...
Моделька скушала Neil целиком: 50 ГБ RAM, 28 ГБ GRAM и, естественно утилизировала мою 3090 полностью. При этом на картиночку уходит от 20 до 60 минут, то есть особо не разгуляешься. Конечно, SD работает гораздо быстрее, но в той же мере и хуже.
Думаю на радостях ещё поэкспериментировать и намутить простенький фронт.
Flux
Команда Black Forest Labs зарелизила несколько моделей для генерации картинок по тексту. Команда новая, но причастная к самым современным исследованиям в этой области.
Модели три — Pro, Dev и Schnell, причем последние две выложили в открытый доступ (Apache 2.0 у Schnell, non-commercial у Dev).
Меня лично заинтересовала самая открытая и маленькая Schnell. Раскатил её у себя и решил потестить. Результаты видите сами.
И по-моему - это супер класс, но есть нюанс...
Моделька скушала Neil целиком: 50 ГБ RAM, 28 ГБ GRAM и, естественно утилизировала мою 3090 полностью. При этом на картиночку уходит от 20 до 60 минут, то есть особо не разгуляешься. Конечно, SD работает гораздо быстрее, но в той же мере и хуже.
Думаю на радостях ещё поэкспериментировать и намутить простенький фронт.
🔥1🆒1
Forwarded from Data Secrets
«Самой успешной маркетинговой кампанией за всю историю был ребрендинг Линейной алгебры в Искусственный интеллект».
А как насчет ребрендинга if else?
❤3😁1
#random
Интересная и вдохновляющая статья про историю визуализации данных.
https://habr.com/p/834498/
Интересная и вдохновляющая статья про историю визуализации данных.
https://habr.com/p/834498/
🔥2👌1
Forwarded from Data Secrets
To Code, or Not To Code
Современный Гамлет? Да нет, просто новая статья, в которой показали, что предобучение на коде улучшает метрики на некодовых задачах.
Ресерчеры показали, что даже небольшое количество кода в претрейне повышает производительность модели на языковом ризонинге на 8% (по сравнению с претрейном только на тексте). При этом можно брать даже качественный синтетический код.
Отправляем другу гуманитарию🤔
Современный Гамлет? Да нет, просто новая статья, в которой показали, что предобучение на коде улучшает метрики на некодовых задачах.
Ресерчеры показали, что даже небольшое количество кода в претрейне повышает производительность модели на языковом ризонинге на 8% (по сравнению с претрейном только на тексте). При этом можно брать даже качественный синтетический код.
Отправляем другу гуманитарию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Anthropic пару недель назад незаметно выложили на GitHub интерактивный учебник по промптингу в виде ipynb ноутбуков
Особенно полезно для разрабов, которые работают с API LLM: курс разбит на 9 глав с теорией, примерами, упражнениями и ответами на них. Поможет освоить базовые техники, познакомит с такими фичами, как Prompt caching и отдельно научит оптимизировать ответы для кодинга.
Кстати, вот вам интересный факт: Anthropic – единственная компания, которая опубликовала в общий доступ свои системные промпты (то есть те промпты с базовыми настройками, которые зашиваются разработчиками в модель как дефолтные). Посмотреть на них можно тут.
Особенно полезно для разрабов, которые работают с API LLM: курс разбит на 9 глав с теорией, примерами, упражнениями и ответами на них. Поможет освоить базовые техники, познакомит с такими фичами, как Prompt caching и отдельно научит оптимизировать ответы для кодинга.
Кстати, вот вам интересный факт: Anthropic – единственная компания, которая опубликовала в общий доступ свои системные промпты (то есть те промпты с базовыми настройками, которые зашиваются разработчиками в модель как дефолтные). Посмотреть на них можно тут.
#quote
Я отношу себя к пессимистам: дайте мне любую тему для обсуждения, и я в считанные минуты объясню как и почему все развалится, или как все великолепным образом получится, но именно из-за этого произойдёт огромное несчастье.Роберт Сапольски
Неприятное качество, особенно для моего окружения. Когда у меня появились дети, я понял, что должен со своим пессимизмом что-то делать, и я стал присматриваться, ища подтверждение тому, что в мире все не так уж плохо.
#knowledge_box
Начал работать над новым проектом. В последнее время угарел по статистике, поэтому занялся одной из своих любимых тем в этой области, ещё и для работы мегаполезное.
Решил потихоньку мутить всякие заметки на разные темы в импровизированной базе знаний. Я и раньше пытался, но там слишком гигантские амбиции были и вагон времени. К сожалению, те материалы потерялись (а было бы полезно сейчас, впрочем, ещё есть шанс их найти).
Вот репа: https://github.com/Dmatryus/knowledge_box
Пока там все очень сыро: я потратил не много времени. Но есть небольшая заметка о статистических тестах, которые чаще всего в работе использую.
Начал работать над новым проектом. В последнее время угарел по статистике, поэтому занялся одной из своих любимых тем в этой области, ещё и для работы мегаполезное.
Решил потихоньку мутить всякие заметки на разные темы в импровизированной базе знаний. Я и раньше пытался, но там слишком гигантские амбиции были и вагон времени. К сожалению, те материалы потерялись (а было бы полезно сейчас, впрочем, ещё есть шанс их найти).
Вот репа: https://github.com/Dmatryus/knowledge_box
Пока там все очень сыро: я потратил не много времени. Но есть небольшая заметка о статистических тестах, которые чаще всего в работе использую.
GitHub
GitHub - Dmatryus/knowledge_box: A small formatted knowledge base.
A small formatted knowledge base. Contribute to Dmatryus/knowledge_box development by creating an account on GitHub.
👍3
Dmatryusофрения
#life Начал в свободное время проходить курс по Android разработке, а то мои компетенции в области устарели лет на 5.
На андроид, кстати, подзабил. Нужную мне задачу решил другими более высокоуровневыми средствами.
😁2
Dmatryusофрения
#knowledge_box Начал работать над новым проектом. В последнее время угарел по статистике, поэтому занялся одной из своих любимых тем в этой области, ещё и для работы мегаполезное. Решил потихоньку мутить всякие заметки на разные темы в импровизированной…
#knowledge_box
По совету Димы попробовал GitHub Pages. Оно все так же всрато, но уже захощено)
https://dmatryus.github.io/knowledge_box/
По совету Димы попробовал GitHub Pages. Оно все так же всрато, но уже захощено)
https://dmatryus.github.io/knowledge_box/
😁2
🤔2
Forwarded from Data Secrets
Просто некоторые цитаты Франсуа Шолле: создателя Keras, ведущего исследователя Google DeepMind и автора книги "Deep Learning with Python"
⚪️ "Исследования в области глубокого обучения — это эволюционный процесс, движимый, на деле, очень плохо понятыми нам случайными эмпирическими результатами."
⚪️ "Математика в статьях по Deep Learning обычно бесполезна и, скорее всего, была помещена в текст исключительно для деловитости."
⚪️ "Ключ к хорошему исследованию – это понимание того, что именно порождает результаты, которые вы получили. Выяснить это не так просто, потому что такой процесс требует глубоких экспериментальных исследований (которые на самом деле проводят или стараются проводить очень немногие)."
Шолее, кстати, – один из учредителей премии ARC Prize, того самого ML-соревнования с призом в $1 млн. Оно нацелено на разработку новых архитектур, которые смогут побороть один из самых сложных существующих ИИ-бенчмарков: ARC AGI.
Шолее, кстати, – один из учредителей премии ARC Prize, того самого ML-соревнования с призом в $1 млн. Оно нацелено на разработку новых архитектур, которые смогут побороть один из самых сложных существующих ИИ-бенчмарков: ARC AGI.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍2
#knowledge_box
Добавил в таблицу немного стиля, и информации про z-test. Кроме того отредачил readme так, чтобы были ссылочки на сайт.
https://dmatryus.github.io/knowledge_box/
Добавил в таблицу немного стиля, и информации про z-test. Кроме того отредачил readme так, чтобы были ссылочки на сайт.
https://dmatryus.github.io/knowledge_box/
👍2
#knowledge_box
Добавил ещё u-test и q-test. Удивительно как часто коллеги неправильно их используют (привет коллегам из Сбер Спасибо). Например, для меня стало откровением, что u-test допустимо применять только на малых выборках (до 60 в каждой).
https://dmatryus.github.io/knowledge_box/
Добавил ещё u-test и q-test. Удивительно как часто коллеги неправильно их используют (привет коллегам из Сбер Спасибо). Например, для меня стало откровением, что u-test допустимо применять только на малых выборках (до 60 в каждой).
https://dmatryus.github.io/knowledge_box/
👍1🤔1