Forwarded from пехаде блог
🎉 представляєм наш останній policy research, який я ПМив - Sovereign Large Language Models: Advantages, Strategy and Regulations
у цьому дослідження аналізували як різні країни "доганяють" країни-лідери у ШІ, як вони регулюють використання та створення ШІ, як стимулюють, як фінансують, як можна співпрацювати з іншими країнами
🔢 звіт у цифрах:
- загалом дослідження охопило під 85% населення планети
- 30 сторінок вмісту, 20 сторінок посилань
- охопили близько 18 макрорегіонів світових
- аналіз стратегій та результатів різних країн за останні 5+ років
🤝 дякую Михайлу та Святославу, які зробили ґрунтовну роботу та стартапу OpenBabylon, який фінансово підтримав цю роботу
📕 Англійська версія: https://arxiv.org/abs/2503.04745
📖 Українська версія: https://er.ucu.edu.ua/items/fa859d3c-edce-4e83-98d6-fff618751a8b
у цьому дослідження аналізували як різні країни "доганяють" країни-лідери у ШІ, як вони регулюють використання та створення ШІ, як стимулюють, як фінансують, як можна співпрацювати з іншими країнами
🔢 звіт у цифрах:
- загалом дослідження охопило під 85% населення планети
- 30 сторінок вмісту, 20 сторінок посилань
- охопили близько 18 макрорегіонів світових
- аналіз стратегій та результатів різних країн за останні 5+ років
🤝 дякую Михайлу та Святославу, які зробили ґрунтовну роботу та стартапу OpenBabylon, який фінансово підтримав цю роботу
📕 Англійська версія: https://arxiv.org/abs/2503.04745
📖 Українська версія: https://er.ucu.edu.ua/items/fa859d3c-edce-4e83-98d6-fff618751a8b
arXiv.org
Sovereign Large Language Models: Advantages, Strategy and Regulations
This report analyzes key trends, challenges, risks, and opportunities associated with the development of Large Language Models (LLMs) globally. It examines national experiences in developing LLMs...
❤1🔥1
https://huggingface.co/spaces/Yehor/see-asr-outputs
Made a simple space to see ASR outputs generated by evaluation scripts
#python #speech
Made a simple space to see ASR outputs generated by evaluation scripts
#python #speech
doing something
https://huggingface.co/spaces/Yehor/see-asr-outputs Made a simple space to see ASR outputs generated by evaluation scripts #python #speech
Remind, there's https://huggingface.co/spaces/Yehor/evaluate-asr-outputs for calculating ASR metrics from these JSONL files
huggingface.co
Evaluate ASR outputs - a Hugging Face Space by Yehor
Calculate WER/CER values from JSONL files made by ASR models
doing something
#daily_pain
This pain was converted to a working https://huggingface.co/spaces/Yehor/evaluate-asr-outputs/blob/main/Dockerfile file that runs the latest Python (3.13.2) on Debian image
doing something
https://github.com/egorsmkv/eerie-yolo11 #rust #cv
With help of the author, now it works!
Forwarded from Yehor Smoliakov
doing something
Data Hoarding in Action: - 7.4k hours of audio; - 10.7 million of utterances; - 2 GPU - 3090; - batch size d0 = 60, d1 = 3400; - sphn (rust-based library to load audio to numpy ndarray); - RTF: ~0.0044 (data should be done in ~16 hours). #python #rust
Continuing with https://github.com/efeslab/LiteASR
Interesting that I can set maximum batch_size=320, when wav2vec2 allowed me batch_size=3400
Interesting that I can set maximum batch_size=320, when wav2vec2 allowed me batch_size=3400
doing something
Data Hoarding in Action: - 7.4k hours of audio; - 10.7 million of utterances; - 2 GPU - 3090; - batch size d0 = 60, d1 = 3400; - sphn (rust-based library to load audio to numpy ndarray); - RTF: ~0.0044 (data should be done in ~16 hours). #python #rust
Ok, my calculator was wrong
It's 10M of rows
It's 10M of rows
👍1
doing something
Added ability to calculate WER/CER metrics per each row for better visual debugging #speech #ai
Results are showed in a data frame, Gradio has many features with it:
https://x.com/gradio/status/1904784469300830598?s=46&t=7jwH29MvU0R301CgvqVBYw
#ml
https://x.com/gradio/status/1904784469300830598?s=46&t=7jwH29MvU0R301CgvqVBYw
#ml