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
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Тут забавно оказалось – если в нейронку которая генерирует картинку из текстового запроса, в конце запроса дописать «unreal engine», то качество генерации сильно повысится 🌝 то есть буквально, ссылаясь в тексте на что-то у чего обычно офигенная графика, можно улучшить качество генерации.

Вот две картинки сгенерированные из текста с припиской в конце «unreal engine» – ангел воздуха и ангел воды можете сами попробовать в колабе тут
Новый оптимизатор от OpenAI.

В 2 раза быстрее чем Adam на ImageNet, в 2.5 раза быстрее на языковых задачах

ArXiv

#Training #optimizer
Говорят что круче всех на свете работают с табличными данными.

Twitter пост

Но код, что бы это проверить ещё не доступен.

#tabular
Интересный новый #GAN, который мы скоро наверняка увидим во всяких Snapchat (если им ещё кто-то пользуется) и тд и тп

Project

#StyleTransfer #GAN #generative
Идея проста как валенок: а что если применять контрастные методы в полностью supervised режиме. Естественно у гугла получается прям хорошо.

Блог-пост

#ContrastiveLearning #images
Новая реплика gpt-3. Работает лучше (или сравнимо) оригинала.

Colab
Online demo

#NLP #GPT #generative
Классная идея использовать генеративные сетки для репрезентативного обучения:

Project

Но подозреваю что тренировать этого монстра очень и очень сложно.

#ContrastiveLearning #generative #GAN
Сам такой хотел когда-то написать, но руки так и не дошли. Код который помогает расчитать размеры сверток

#CNN
Не уверен, насколько человек сделал верно обучение и тд, надо чекать, если это вообще возможно.

Но идея сделать датасет с наборами текстов от разных писателей/разных тем и на таком датасете показывать некоторые примеры для гумов кажется приятноф

Colab

#NLP
Forwarded from эйай ньюз
Китайцы очень любят делать объёмные обзоры той или иной подобласти машинного обучения с перечислением основных работ и главными прорывными идеями. Статей выходит очень много каждый день, и невозможно все прочесть. Поэтому такие обзоры ценны (если качественно написаны, конечно, что довольно редко).

Недавно вышла очень неплохая статья-обзор различных вариантов Трансформеров с фокусом на моделировании языка (NLP). Это мастр-рид для всех, кто начинает работать с NLP и интересуется Трансформерами. В статье рассматриваются базовые принципы работы self-attention и такие подробности современных вариантов Трансформеров как модификации архитектуры, претрейнинг и их приложения.

Статья: A Survey of Transformers.
Блог известный, но тут еще ссылку на него не кидали вродь.
Статьи интересные и дают вопросы "на понимание".

https://dyakonov.org/

#resources