AI Для Всех
12.8K subscribers
1.17K photos
152 videos
10 files
1.37K links
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами

Главный редактор и по рекламе: @crimeacs

Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Download Telegram
Для форматирования кода, который будет публичным я использую BlackCellMagic.

Аналогичный функционал есть во многих IDE, но конкретно этот работает как магия в блокнотах.

#Python #presentation #code
Ян Лекун поделился ссылкой на пакет для работы с массивными линейными слоями

Medium

#code #resources #python
Audio
neural waveshaping synthesis

С помощью нейросетей теперь можно переиграть любой звук виолончелью, флейтой или трубой. Любой желающий может сделать это, перейдя по ссылке.

А вот код для запуска у себя на ПК и cтатья на arxiv про эту нейросеть.

На сайте Gradio есть ещё очень много интересных демо-приложений с разными нейросетями.

Пример: известная мелодия из Rick Astley - Never Gonna Give You Up на виолончели. Звук сгенерирован полностью нейросетью.

Советую сделать звук динамиков потише.

#code #sound #signal #generative
Genji - CoPilot для бедных.

Модель GPT-J (open-source версия GPT-3 от Eluther AI) затюненая на генерацию кода на Python.

Colab
Модель на Huggingface
Spaces

#code #generative #nlp #gpt
JAX - что это такое и с чем его едят?

В последнее время много новинок от Google и DeepMind выходит на JAX, вместо привычного PyTorch или TF.

JAX - это новая библиотека в мире машинного обучения (ML), которая обещает сделать программирование ML более интуитивным, структурированным и чистым.

Основная и единственная цель JAX - выполнение числовых операций в высокопроизводительной форме. Это означает, что синтаксис практически идентичен Numpy.

Одним из главных преимуществ JAX является то, что мы можем запускать одну и ту же программу без каких-либо изменений на аппаратных ускорителях, таких как GPU и TPU.

Другой важный момент - это скорость. JAX быстрее. Намного быстрее. Например перемножение двух матриц (1000,1000) в NumPy занимает ~50ms, а в JAX ~1.5ms (на GPU).

В библиотеку встроен автоград. JAX способен дифференцировать всевозможные функции python и NumPy, включая циклы, ветвления, рекурсии и многое другое.

Факторы, делающие JAX таким быстрым:
* ускоренная линейная алгебра (Accelerated Linear Algebra или XLA).
* Just in time compilation (jit) - способ выполнения компьютерного кода, который предполагает компиляцию программы - во время выполнения - а не перед выполнением.
* Репликация вычислений между устройствами с помощью pmap - еще одно преобразование, которое позволяет нам реплицировать вычисления на несколько ядер или устройств и выполнять их параллельно (p в pmap означает parallel).
И ещё много различных трюков и улучшений.

Ещё одной особенностью JAX (и возможно даже более важной чем скорость) является Pseudo-Random number generator. В отличие от NumPy или PyTorch, в JAX состояния случайности должны быть поданы пользователем в качестве аргумента (что делает JAX по умолчанию намного более воспроизводимым).

Ещё больше деталей и примеров кода
Официальный GitHub

#gpu #code #jax
OpenAI Codex - просто чума!

Час назад, OpenAI провела лайв-демо своего нового API Codex, которое позволяет пользоваться их моделью для генерации кода. Было показано много прикольных применений типа автонаписания кода и даже игры на JavaScript. Но самое сладкое они оставили на конец.

У многих программ есть своё собственное API (например у Word). Так вот, Codeх способен к ним подключаться и напрямую управлять софтом. Например, в демо показано как с помощью одной голосовой команды можно удалить все лишние пробелы в вордовском документе или выделить жирным каждую 5ую строку!

Посмотреть презентацию можно тут: https://www.youtube.com/watch?v=SGUCcjHTmGY

#code #news #generative #nlp