Forwarded from Data Blog
📈 Привет, друзья!
Сейчас работаю над обзором по explainable AI для мультимодальных моделей (задачка со звездочкой, не скажу, что закончу скоро, но стараюсь!)
Наткнулась на любопытную статью: Mapping the Mind of an Instruction-based Image Editing using SMILE.
Суть: товарищи представляют интерпретируемость на основе локальной модели — метод LIME на максималках — для построения тепловой карты влияния текстовых элементов на созданное изображение.
Что делают:
* Разбивают текстовую команду на ключевые слова.
* Генерируют изображения, изменяя команды, чтобы выявить влияние каждого слова.
* Создают визуальные тепловые карты (heatmaps), отображающие вес каждого слова в процессе редактирования изображения.
Фишка SMILE: вместо простого расстояния (например, косинусного, как у классического LIME) используют расстояние Васерштейна (и дотягивают к нему модель, обученную на извлечение признаков).
Что примечательно: LIME, в контексте XAI — пионер, он был предложен 2016 году, в статье ""Why Should I Trust You?" Explaining the Predictions of Any Classifier". Уникальность LIME — в качестве результата не коэффициенты влияния или графики, а суррогатная модель, объясняющая, как работает чёрный ящик.
С того времени LIME активно адаптировали: есть версии для временных рядов, графов, звука — карточки из статьи прикрепляю к посту. И вот мы дошли до генерации. Ну, красота.
На что хочу обратить внимание? Классические методы вроде LIME всё ещё мощный инструмент. Их потенциал огромный, особенно если адаптировать под задачи! Прямо рекомендую добавить их в свой XAI-инструментарий.
Меня это прям восхищает.
Не запланировано овладела большим количеством свободного времени и сейчас делаю ещё два материала. Первый — открытый (бесплатный) курс на степике по интерпретируемым моделям. Большой курс у меня уже есть (и он тоже растет), решила сделать поменьше)
Второй — обзорный курс на механистическую интерпретируемость. Тоже будет открытым.
Как только доделаю, будут ссылки! 😌
До встречи!
Ваш, Дата-автор!
Сейчас работаю над обзором по explainable AI для мультимодальных моделей (задачка со звездочкой, не скажу, что закончу скоро, но стараюсь!)
Наткнулась на любопытную статью: Mapping the Mind of an Instruction-based Image Editing using SMILE.
Суть: товарищи представляют интерпретируемость на основе локальной модели — метод LIME на максималках — для построения тепловой карты влияния текстовых элементов на созданное изображение.
Что делают:
* Разбивают текстовую команду на ключевые слова.
* Генерируют изображения, изменяя команды, чтобы выявить влияние каждого слова.
* Создают визуальные тепловые карты (heatmaps), отображающие вес каждого слова в процессе редактирования изображения.
Фишка SMILE: вместо простого расстояния (например, косинусного, как у классического LIME) используют расстояние Васерштейна (и дотягивают к нему модель, обученную на извлечение признаков).
Что примечательно: LIME, в контексте XAI — пионер, он был предложен 2016 году, в статье ""Why Should I Trust You?" Explaining the Predictions of Any Classifier". Уникальность LIME — в качестве результата не коэффициенты влияния или графики, а суррогатная модель, объясняющая, как работает чёрный ящик.
С того времени LIME активно адаптировали: есть версии для временных рядов, графов, звука — карточки из статьи прикрепляю к посту. И вот мы дошли до генерации. Ну, красота.
На что хочу обратить внимание? Классические методы вроде LIME всё ещё мощный инструмент. Их потенциал огромный, особенно если адаптировать под задачи! Прямо рекомендую добавить их в свой XAI-инструментарий.
Меня это прям восхищает.
Не запланировано овладела большим количеством свободного времени и сейчас делаю ещё два материала. Первый — открытый (бесплатный) курс на степике по интерпретируемым моделям. Большой курс у меня уже есть (и он тоже растет), решила сделать поменьше)
Второй — обзорный курс на механистическую интерпретируемость. Тоже будет открытым.
Как только доделаю, будут ссылки! 😌
До встречи!
Ваш, Дата-автор!
Forwarded from Dealer.AI
RStaR - с лучших решений по нитке Small-LM на колпак рассуждения соберем.
Всех с началом нового рабочего года.
Daily top papers на huggingface за 8.01.2025 статья про то как бустануть рассуждения моделек на уровне бОльших конкурентов.
На самом деле, собрали все самое лучшее, что сработало воедино и нормально затюнили:
1. STaR концепт для просеивания/фильтрации лучших рассуждений. Упоминается Дядей тут.
2. Используется augmented-ToT. Похожий концепт мне рассказывал один kaggle GM в сореве по решению математических олимпиад. Суть в том,чтобы делать генерации рассуждений/решений задач в путон коде. Далее запускать такое и нерабочие имплементации забанить, попросив дебагнуть LMку. Топ-1 решение соревы тут.
3. Process preference model (PPM) в пику dpo и прочим rlhf работает на оценке предпочтения веток полученных с Q-values поиска по дереву из другой топовой статьи по ToT для решения мат.задач с MCTS. Пример расчета и формулы в этой статье.
На этих знаниях лучше или хуже развилка рассуждений учим pair ranking model. Забавно,что кому-то в 2023 году Дядя предлагал в nli формате делать контрастив поиск веток рассуждений.
4. Это self-evolution подходы для обучения. О похожих концептах Дядя писал тут и тут. Подобно spin или rest подходам хорошие стратегии возвращаются для самоулучшения в сет обучения, как хорошие примеры.
В итоге, авторы получили суп из рабочих хаков в той или иной задаче вокруг рассуждений и решений math problem. Получили жОский ап и влетели в топ по бенчам, догнав топовых конкурентов с большим размером моделей.
Всех с началом нового рабочего года.
Daily top papers на huggingface за 8.01.2025 статья про то как бустануть рассуждения моделек на уровне бОльших конкурентов.
На самом деле, собрали все самое лучшее, что сработало воедино и нормально затюнили:
1. STaR концепт для просеивания/фильтрации лучших рассуждений. Упоминается Дядей тут.
2. Используется augmented-ToT. Похожий концепт мне рассказывал один kaggle GM в сореве по решению математических олимпиад. Суть в том,чтобы делать генерации рассуждений/решений задач в путон коде. Далее запускать такое и нерабочие имплементации забанить, попросив дебагнуть LMку. Топ-1 решение соревы тут.
3. Process preference model (PPM) в пику dpo и прочим rlhf работает на оценке предпочтения веток полученных с Q-values поиска по дереву из другой топовой статьи по ToT для решения мат.задач с MCTS. Пример расчета и формулы в этой статье.
На этих знаниях лучше или хуже развилка рассуждений учим pair ranking model. Забавно,что кому-то в 2023 году Дядя предлагал в nli формате делать контрастив поиск веток рассуждений.
4. Это self-evolution подходы для обучения. О похожих концептах Дядя писал тут и тут. Подобно spin или rest подходам хорошие стратегии возвращаются для самоулучшения в сет обучения, как хорошие примеры.
В итоге, авторы получили суп из рабочих хаков в той или иной задаче вокруг рассуждений и решений math problem. Получили жОский ап и влетели в топ по бенчам, догнав топовых конкурентов с большим размером моделей.
huggingface.co
Paper page - rStar-Math: Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep
Thinking
Thinking
Join the discussion on this paper page
Forwarded from Dealer.AI
А теперь взгляните. У нас есть StAR, есть Q-values с MCTS на основе self-rewarding в состоянии ветки S, есть самоэволюция и все это не тот ли самый магический и легендарный Q-star? 🤔🤔🤔
OpenAI Developer Community
OpenAI Rumors: Q* is Now a Reasoning Engine Called 'Project Strawberry'
According to leaks reported by Bloomberg and Reuters, OpenAI is making progress in enabling AI models to plan ahead before providing answers. On Tuesday at an internal all-hands meeting, OpenAI showed a demo of a research project that it claimed had new…
Forwarded from Tensor Banana
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ускоряем Hunyuan video fast еще в 2 раза на винде
Есть оригинальный Hunyuan-video-13B, он работает за 20-30 шагов (20-30 минут на видео), а есть дистиллированный Hunyuan fast, который работает за 6-10 шагов. 6 шагов мне не нравятся, 10 выглядят намного лучше (10 минут на генерацию 1 видео в 720p, 2 секунды, 48 кадров).
Недавно вышел waveSpeed, который ускоряет flux, LTX и hunyuan в 1.5-2 раза в comfy на видюхах 3000 серии и новее с помощью двух технологий: first-block-cache и torch-model-compile+. На моей 3090 прирост скорости относительно Hunyuan fast - в 2 раза, до 4.6 минуты на 1 видео. Поддерживается воркфлоу от comfyanonymous. Воркфлоу от kijai пока не поддерживается.
Hunyuan из коробки умеет nsfw. Верх довольно неплохой, низ слегка зацензурен, но лучше, чем в дефолтном flux. Но умельцы уже наделели 100+ лор для Hunyuan на civitai для разных nsfw поз, движений, персонажей и стилей (в https://civitai.com/models ставим 2 фильтра: LoRA + Hunyuan video).
Но compile+ ускоряет генерацию не всегда. Иногда torch compile занимает дополнительные 47 секунд. Перекомпилируется модель периодически, 1 раз в 2-3 генерации. Хз как побороть, скорее всего, vram мало, возможно, надо сделать меньше разрешение или количество кадров.
Предположу, что для работы Hunyuan хватит 32 GB RAM. У меня просто еще xtts+wav2lip в памяти висят. Если у вас в самом конце comfy вылетает без ошибок - снизьте разрешение или кол-во кадров.
Видел отзывы, что Hunyuan работает на 12 GB vram. Пока не тестил.
УСТАНОВКА
Нужен тритон и видюха 3000 серии или новее. 2000 серия nvidia не поддерживается. cuda toolkit 12.4+.
1. обновляем comfy через update_comfyui.bat
2. как установить тритон и sage-attention в комфи на винду:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1h7hunp/how_to_run_hunyuanvideo_on_a_single_24gb_vram_card/
Первый шаг в этой инструкции пропускаем (установка нод kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper можно пропустить, мы будем использовать официальные ноды встроенные в комфи. Были отзывы, что в нодах от kijai пока не поддерживаются лоры при работе с first-block-cache). Выполняем пункты 2-4, включаем переводчик, если надо. Последние пункты 5-8 со скачиванием моделей не выполняем, мы скачаем другие, они меньше и быстрее.
3. Качаем clip_l.safetensors and llava_llama3_fp8_scaled и hunyuan_video_vae_bf16.safetensors: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/
Качаем hunyuan fast: https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/blob/main/hunyuan_video_FastVideo_720_fp8_e4m3fn.safetensors и кладем в diffusion_models
4. в run_nvidia_gpu.bat для запуска comfy надо добавить флаг
5. Устанавливаем custom node через comfyui manager -> install via GIT URL:
https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed
6. Hunyuan воркфлоу: https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/hunyuan_fast_wave_speed_with_lora.json
Flux воркфлоу: https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/flux_wave_speed.json
Советы:
- 1280x720, 720x1280, 544x960, 960x544 - рекомендуемые разрешения. В остальных могут быть артефакты.
- при малом количестве кадров анимация может работать хуже и с артефактами, рекомендую 25 и 49 кадров (1 и 2 сек)
- img2video пока нет, но разрабы обещают. Есть video2video и IPadapter2video от kijai.
- FLUX dev (bonus) -
1024x1024 20 steps
Прирост скорости во флаксе + waveSpeed составил 35%.
Во флаксе compile+ не работает на 3000 серии с flux-fp8, но работает с bf16, из-за этого прироста скорости не заметно. В hunyuan compile+ работает и дает прирост.
Есть оригинальный Hunyuan-video-13B, он работает за 20-30 шагов (20-30 минут на видео), а есть дистиллированный Hunyuan fast, который работает за 6-10 шагов. 6 шагов мне не нравятся, 10 выглядят намного лучше (10 минут на генерацию 1 видео в 720p, 2 секунды, 48 кадров).
Недавно вышел waveSpeed, который ускоряет flux, LTX и hunyuan в 1.5-2 раза в comfy на видюхах 3000 серии и новее с помощью двух технологий: first-block-cache и torch-model-compile+. На моей 3090 прирост скорости относительно Hunyuan fast - в 2 раза, до 4.6 минуты на 1 видео. Поддерживается воркфлоу от comfyanonymous. Воркфлоу от kijai пока не поддерживается.
Hunyuan из коробки умеет nsfw. Верх довольно неплохой, низ слегка зацензурен, но лучше, чем в дефолтном flux. Но умельцы уже наделели 100+ лор для Hunyuan на civitai для разных nsfw поз, движений, персонажей и стилей (в https://civitai.com/models ставим 2 фильтра: LoRA + Hunyuan video).
fast model, fp8:
48 frames, 48s/it, 10 min, 19 GB vram, 39 GB RAM
fast model, sage-attention, first-block-cache:
48 frames, 25s/it, 5.6 min, 20 GB vram, 38 GB RAM
sage-attention, first-block-cache, compile+:
25 frames, 10s/it, 2.1 min, 18 GB vram, 29 GB RAM
48 frames, 22s/it, 4.7 min, 20 GB vram, 38 GB RAM
61 frames, 34s/it, 6.7 min
65 frames - OOM
Но compile+ ускоряет генерацию не всегда. Иногда torch compile занимает дополнительные 47 секунд. Перекомпилируется модель периодически, 1 раз в 2-3 генерации. Хз как побороть, скорее всего, vram мало, возможно, надо сделать меньше разрешение или количество кадров.
Предположу, что для работы Hunyuan хватит 32 GB RAM. У меня просто еще xtts+wav2lip в памяти висят. Если у вас в самом конце comfy вылетает без ошибок - снизьте разрешение или кол-во кадров.
Видел отзывы, что Hunyuan работает на 12 GB vram. Пока не тестил.
УСТАНОВКА
Нужен тритон и видюха 3000 серии или новее. 2000 серия nvidia не поддерживается. cuda toolkit 12.4+.
1. обновляем comfy через update_comfyui.bat
2. как установить тритон и sage-attention в комфи на винду:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1h7hunp/how_to_run_hunyuanvideo_on_a_single_24gb_vram_card/
Первый шаг в этой инструкции пропускаем (установка нод kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper можно пропустить, мы будем использовать официальные ноды встроенные в комфи. Были отзывы, что в нодах от kijai пока не поддерживаются лоры при работе с first-block-cache). Выполняем пункты 2-4, включаем переводчик, если надо. Последние пункты 5-8 со скачиванием моделей не выполняем, мы скачаем другие, они меньше и быстрее.
3. Качаем clip_l.safetensors and llava_llama3_fp8_scaled и hunyuan_video_vae_bf16.safetensors: https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/hunyuan_video/
Качаем hunyuan fast: https://huggingface.co/Kijai/HunyuanVideo_comfy/blob/main/hunyuan_video_FastVideo_720_fp8_e4m3fn.safetensors и кладем в diffusion_models
4. в run_nvidia_gpu.bat для запуска comfy надо добавить флаг
--use-sage-attention вот так:.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --use-sage-attention5. Устанавливаем custom node через comfyui manager -> install via GIT URL:
https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed
6. Hunyuan воркфлоу: https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/hunyuan_fast_wave_speed_with_lora.json
Flux воркфлоу: https://github.com/Mozer/comfy_stuff/blob/main/workflows/flux_wave_speed.json
Советы:
- 1280x720, 720x1280, 544x960, 960x544 - рекомендуемые разрешения. В остальных могут быть артефакты.
- при малом количестве кадров анимация может работать хуже и с артефактами, рекомендую 25 и 49 кадров (1 и 2 сек)
- img2video пока нет, но разрабы обещают. Есть video2video и IPadapter2video от kijai.
- FLUX dev (bonus) -
1024x1024 20 steps
FLUX - 1.26s/it, 26 s.
FBC - 1.21it/s, 17 s.
FBC + compile+ - 1.20it/s, 17 s.
Прирост скорости во флаксе + waveSpeed составил 35%.
Во флаксе compile+ не работает на 3000 серии с flux-fp8, но работает с bf16, из-за этого прироста скорости не заметно. В hunyuan compile+ работает и дает прирост.
Forwarded from rafanalytics
Расширенный туториал по резюме на стажировку 🎓
Я уже писал краткий гайд про то, как составлять резюме на стажировку с шаблонами, но недавно Яндекс.Практикум любезно написал по этому полноценную статью (спасибо, Практикум📖 🖤)
В общем, если не читали тот пост, то рекомендую обратиться именно к этой статье, ну прям очень приятно расписали для будующих стажёров☺️
А ещё надеюсь вы заметили, что посты начали выходять чаще (а не раз в месяц 🤡)
Скажу даже больше, я составил контент-план, который должен помочь мне постить регулярнее, поэтому обязательно оставляй реакцию ❤️ и новые посты не заставят себя ждать
Я уже писал краткий гайд про то, как составлять резюме на стажировку с шаблонами, но недавно Яндекс.Практикум любезно написал по этому полноценную статью (спасибо, Практикум
В общем, если не читали тот пост, то рекомендую обратиться именно к этой статье, ну прям очень приятно расписали для будующих стажёров
А ещё надеюсь вы заметили, что посты начали выходять чаще (
Скажу даже больше, я составил контент-план, который должен помочь мне постить регулярнее, поэтому обязательно оставляй реакцию ❤️ и новые посты не заставят себя ждать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Как оформить резюме на стажировку, если нет опыта работы
Привет, Хабр! Меня зовут Раф. Сейчас я работаю аналитиком ценообразования в Яндекс Лавке, куда попал после стажировки в команде аналитики Яндекс Браузера. Параллельно учусь в НИУ ВШЭ и уже успел...
Forwarded from эйай ньюз
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Омни модель локально на айпаде
Вышла MiniCPM-o 2.6 - опенсорсная омни модель от китайцев из OpenBMB. По пониманию картинок, моделька, не смотря на свой скромный размер, обходит ранние версии GPT-4o.
За основу взяли Qwen2.5 7B, к которому приклеили Whisper и SigLip для обработки аудио и картинок на вход. Для синтеза речи используется ChatTTS-200M. У получившейся модели всего 8 миллиардов параметров, то есть квантизированную версию запустить можно практически где угодно.
Хоть и визуальные бенчи и понимание звука работают довольно хорошо, но разговаривает модель точно не на уровне 4о. Модель сносно говорит на английском (китайский проверить не смог) и может немного играться голосом, но про остальные языки можно забыть. На тасках посложнее, вроде пения, модель совсем сыпется. Но результаты, для такой весовой категории, всё равно отличные.
Это всё ещё одна из первых опенсорс омни моделей, тренировать их пока что не очень умеют. Но то же самое было и с VLM совсем недавно, а сейчас у нас есть сразу несколько хороших семейств моделей в совсем разных весовых категориях. Дальше будет только лучше.
Демо (русский немного понимает, но не разговаривает)
Веса
@ai_newz
Вышла MiniCPM-o 2.6 - опенсорсная омни модель от китайцев из OpenBMB. По пониманию картинок, моделька, не смотря на свой скромный размер, обходит ранние версии GPT-4o.
За основу взяли Qwen2.5 7B, к которому приклеили Whisper и SigLip для обработки аудио и картинок на вход. Для синтеза речи используется ChatTTS-200M. У получившейся модели всего 8 миллиардов параметров, то есть квантизированную версию запустить можно практически где угодно.
Хоть и визуальные бенчи и понимание звука работают довольно хорошо, но разговаривает модель точно не на уровне 4о. Модель сносно говорит на английском (китайский проверить не смог) и может немного играться голосом, но про остальные языки можно забыть. На тасках посложнее, вроде пения, модель совсем сыпется. Но результаты, для такой весовой категории, всё равно отличные.
Это всё ещё одна из первых опенсорс омни моделей, тренировать их пока что не очень умеют. Но то же самое было и с VLM совсем недавно, а сейчас у нас есть сразу несколько хороших семейств моделей в совсем разных весовых категориях. Дальше будет только лучше.
Демо (русский немного понимает, но не разговаривает)
Веса
@ai_newz
Forwarded from DeepSchool
В чём же считать: fp8, fp32 или fp16
В каких типах данных крутить нейронку, чтобы и память сэкономить, и точность не потерять? Float16, bfloat16, TF32, FP8 — за этими названиями скрываются разные способы оптимизации работы с числами меньшей разрядности.
В новой статье мы разберёмся, как они работают, где их лучше применять, как учить и как инференсить. А ещё — с какими подводными камнями здесь можно столкнуться. Читайте новую статью по ссылке, чтобы ответить на эти вопросы: https://deepschool-pro.notion.site/int-8-fp32-fp16-f8041ec0b26f4627acae49f0ccf1975f?pvs=4
В каких типах данных крутить нейронку, чтобы и память сэкономить, и точность не потерять? Float16, bfloat16, TF32, FP8 — за этими названиями скрываются разные способы оптимизации работы с числами меньшей разрядности.
В новой статье мы разберёмся, как они работают, где их лучше применять, как учить и как инференсить. А ещё — с какими подводными камнями здесь можно столкнуться. Читайте новую статью по ссылке, чтобы ответить на эти вопросы: https://deepschool-pro.notion.site/int-8-fp32-fp16-f8041ec0b26f4627acae49f0ccf1975f?pvs=4
deepschool-pro on Notion
В чём же считать: fp8, fp32 или fp16 | Notion
Автор: Дмитрий Чудаков
Forwarded from black_samorez
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В прошлую пятницу рассказывал на семинаре Cohere For AI про нашу последнюю статью по квантизации LLM-ок: “Pushing the Limits of Large Language Model Quantization via the Linearity Theorem”.
Если кратко, в статье мы:
Вывели и протестировали модель влияния квантизации на глобальное качество модели: Taylor expansion goes brrrrrr.
Разработали новый метод 0-shot квантизации “HIGGS”: как bitsanbytes nf4 только круче.
Придумали новый способ оптимизации квантизации с послойно динамической битностью: линейная модель свела задачу к задаче рюкзака.
Для HIGGS уже готов прототип интеграции с Hugging Face: работает пока только с Llama-3 и gemma, но мы работает над поддержкой любых моделей.
Запись семинара (длиной 56 минут) можно найти на ютубе.
Если кратко, в статье мы:
Вывели и протестировали модель влияния квантизации на глобальное качество модели: Taylor expansion goes brrrrrr.
Разработали новый метод 0-shot квантизации “HIGGS”: как bitsanbytes nf4 только круче.
Придумали новый способ оптимизации квантизации с послойно динамической битностью: линейная модель свела задачу к задаче рюкзака.
Для HIGGS уже готов прототип интеграции с Hugging Face: работает пока только с Llama-3 и gemma, но мы работает над поддержкой любых моделей.
Запись семинара (длиной 56 минут) можно найти на ютубе.