Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤯Локальные LLM-ки на подъеме — некий Кулибин запуcтил Карпатовскую llama2.c на Galaxy Watch 4!
Моделька не самая жирная, но это пока. Через год-два 1B параметров будет на часах бегать. Персональный ассистент у вас на руке!
Скорость:
Модель с 15M параметров: 22 токенов/сек*
Модель с 43M параметров: 8 токенов/сек
Вот вам еще небольшая подборка моих постов, про локальнные LLM:
- LLaMa с text-retrieval плагином: тык-1, тык-2
- LLama-7B на на макбуке: тык
- LLaMa-30B на макбуке (4-bit + mmap): тык
- llama2.c или Карпатый запускает LLaMa-2-7B на рисоварке: тык
- Falcon 180B дома на маке M2 Ultra: тык
*один токен - это чуть меньше одного слова.
@ai_newz
Моделька не самая жирная, но это пока. Через год-два 1B параметров будет на часах бегать. Персональный ассистент у вас на руке!
Скорость:
Модель с 15M параметров: 22 токенов/сек*
Модель с 43M параметров: 8 токенов/сек
Вот вам еще небольшая подборка моих постов, про локальнные LLM:
- LLaMa с text-retrieval плагином: тык-1, тык-2
- LLama-7B на на макбуке: тык
- LLaMa-30B на макбуке (4-bit + mmap): тык
- llama2.c или Карпатый запускает LLaMa-2-7B на рисоварке: тык
- Falcon 180B дома на маке M2 Ultra: тык
*один токен - это чуть меньше одного слова.
@ai_newz
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
AnyDoor - новый генератор изображений на основе диффузии, который может гармонично вписывать любые объекты в новые сцены в указанных местах.
Модель, обучена на видео и понимает разные ракурсы и освещения объектов, чтобы вписывать изображения в любой новый план с новым освещением и камерой.
pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git
pip install pycocotools -i https://pypi.douban.com/simple
pip install lvis@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖼️ DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders 🔥
DDColor - инструмент для естественной колоризации изображений.
Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.
🖥 Code: github.com/piddnad/DDColor
📚 Paper: arxiv.org/abs/2212.11613
🌟 Colab: https://github.com/camenduru/DDColor-colab
@ai_machinelearning_big_data
DDColor - инструмент для естественной колоризации изображений.
Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Заметки Computer Vision инженера
На Хабре не писал уже давным давно. Как-то сейчас получается что проще сделать видео или небольшую узкоспециализированную статью на медиуме. Но какую-то длинную и сложную мысль с большим числом отсылок однозначно надо публиковать на Хабре. Собственно некоторое суммирование о всех больших моделях про которые я говорил на своём канале с весны решил сделать - https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/786646/
В тексте обзор + немного мыслей о том куда это все идет. Сейчас явно не волна хайпа на тему "ресерчеры не нужны", но кажется что тема иногда витает в воздухе:)
В тексте обзор + немного мыслей о том куда это все идет. Сейчас явно не волна хайпа на тему "ресерчеры не нужны", но кажется что тема иногда витает в воздухе:)
Forwarded from ML for Value / Ваня Максимов (Ivan Maksimov)
GPT-4 не особо впечатлил меня
Весь прошлый год хайповали LLM-ки и GenAI. Которые вроде крутые, но в массовое внедрение в бизнесы пока не вошли. Шок, но даже массовой замены поддержки на ChatGPT пока не случилось
В это же время мимо меня прошел релиз DINO-v2 🦕
И вот он уже очень меня очень удивил
Self Supervised Learning на картинках
Вдумайтесь: мы просто показали нейронке картинки без лейблов, аннотации текста и вообще чего-то еще, и получилось выучить SOTA фичи! Бьет даже OpenCLIP в zero-shot сетапе
Широта применения
Работает для классификации, сегментации, оценки карты глубины и кучи других задач
В общем, я бы ставил на подобные self-supervised encoder модели для применения в бизнесе, чем на gpt-like (вспомните бум BERT). Ну а пока можете потыкать демо DINO-v2
P.S. К посту прикреплены скрины оценки карты глубины, сегментации объектов и матчинга точек между 2умя картинками
Весь прошлый год хайповали LLM-ки и GenAI. Которые вроде крутые, но в массовое внедрение в бизнесы пока не вошли. Шок, но даже массовой замены поддержки на ChatGPT пока не случилось
В это же время мимо меня прошел релиз DINO-v2 🦕
И вот он уже очень меня очень удивил
Self Supervised Learning на картинках
Вдумайтесь: мы просто показали нейронке картинки без лейблов, аннотации текста и вообще чего-то еще, и получилось выучить SOTA фичи! Бьет даже OpenCLIP в zero-shot сетапе
Широта применения
Работает для классификации, сегментации, оценки карты глубины и кучи других задач
В общем, я бы ставил на подобные self-supervised encoder модели для применения в бизнесе, чем на gpt-like (вспомните бум BERT). Ну а пока можете потыкать демо DINO-v2
P.S. К посту прикреплены скрины оценки карты глубины, сегментации объектов и матчинга точек между 2умя картинками
Forwarded from Machine learning Interview
Узнайте все, начиная со старой школы ResNet, YOLO и трансформаторов обнаружения объектов, таких как DETR, и заканчивая новейшими моделями, такими как Grounding DINO, SAM и GPT-4 Vision.
47 блокнотов, 33 урока и 42 записи в блоге, охватывающие 21 различную модель.
https://github.com/roboflow/notebooks
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А вот теперь, мы начнем играть в VR по-взрослому! Disney представила свою новую крышесносную разработку HoloTile Floor. Это имено то, что я себе представлял в детстве, когда мы с парнями мечтали о будущих играх виратуальной реальности.
Да, я четко помню, что в году 2005 у нас уже были обсуждения и фантазии насчет "виртуальной реалтности", которая вот-вот появится на новых компах, и мы будем играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем. Можно будет грабить корованы...
А с таким полом, кажется, можно действительно испытать полное погружение в виртуальную реальность. HoloTile Floor первым делом будут устанавливать в парках развлечения Disney, но в какой-то момент они могут дойти и до домашних пользователей. Кроме обычных игр, фитнес приложения смогут выйти на совсем иной уровень.
Omni-directional беговые дорожки существовали и ранее (например virtuix), но они как правило выглядели громоздко и на игрока нужно было вешать кучу дополнительных приблуд. Кроме того, в HoloTile Floor, можно еще и перемещать предметы, и двигаться, сидя на предметах.
В общем, what a time to be alive! И ждем новых серий черного зеркала.🙈
@ai_newz
Да, я четко помню, что в году 2005 у нас уже были обсуждения и фантазии насчет "виртуальной реалтности", которая вот-вот появится на новых компах, и мы будем играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем. Можно будет грабить корованы...
А с таким полом, кажется, можно действительно испытать полное погружение в виртуальную реальность. HoloTile Floor первым делом будут устанавливать в парках развлечения Disney, но в какой-то момент они могут дойти и до домашних пользователей. Кроме обычных игр, фитнес приложения смогут выйти на совсем иной уровень.
Omni-directional беговые дорожки существовали и ранее (например virtuix), но они как правило выглядели громоздко и на игрока нужно было вешать кучу дополнительных приблуд. Кроме того, в HoloTile Floor, можно еще и перемещать предметы, и двигаться, сидя на предметах.
В общем, what a time to be alive! И ждем новых серий черного зеркала.🙈
@ai_newz
Forwarded from Start Career in DS
🔍 Поиск оптимальных гиперпараметров для модели
Гиперпараметры модели – это настройки, которые определяют как саму структуру модели, так и способ её обучения.
Например, у случайного леса они могут быть такими:
– Количество деревьев (n_estimators)
– Максимальная глубина деревьев (max_depth)
– Минимальное количество объектов в листе (min_samples_leaf)
– Максимальное количество признаков для разбиения (max_features)
Чтобы получить самую лучшую модель, нужно как-то подобрать эти гиперпараметры. Есть несколько способов:
🤪 «Тупой» перебор гиперпараметров
– Grid Search - просто перебор всевозможных комбинаций значений гиперпараметров
– Random Search - перебор случайных наборов гиперпараметров (в том случае, когда Grid Search слишком долгий)
🤓 «Умный» перебор гиперпараметров
– Bayesian Optimization - метод, который сочетает вероятностные модели с методами оптимизации для эффективного поиска оптимальных гиперпараметров
– Другие умные методы - реализованы, например, во фреймворке Optuna - библиотеке, которая представляет высокоуровневый интерфейс для оптимизации гиперпараметров
Причем иногда «тупой» рандомный перебор работает лучше, чем «умный» (так бывает, потому что рандомный может случайно найти глобальный минимум, а умный может зациклиться на локальном). Чтобы понять, что лучше подойдёт в вашем случае, можно попробовать оба способа
Подробнее про подбор гиперпараметров написано вот в этой статье, с примерами, инструментами и классными советами 🙂
Читайте статью и ставьте сердечки под этим постом!(наберем 70 ❤️?)
Гиперпараметры модели – это настройки, которые определяют как саму структуру модели, так и способ её обучения.
Например, у случайного леса они могут быть такими:
– Количество деревьев (n_estimators)
– Максимальная глубина деревьев (max_depth)
– Минимальное количество объектов в листе (min_samples_leaf)
– Максимальное количество признаков для разбиения (max_features)
Чтобы получить самую лучшую модель, нужно как-то подобрать эти гиперпараметры. Есть несколько способов:
🤪 «Тупой» перебор гиперпараметров
– Grid Search - просто перебор всевозможных комбинаций значений гиперпараметров
– Random Search - перебор случайных наборов гиперпараметров (в том случае, когда Grid Search слишком долгий)
🤓 «Умный» перебор гиперпараметров
– Bayesian Optimization - метод, который сочетает вероятностные модели с методами оптимизации для эффективного поиска оптимальных гиперпараметров
– Другие умные методы - реализованы, например, во фреймворке Optuna - библиотеке, которая представляет высокоуровневый интерфейс для оптимизации гиперпараметров
Причем иногда «тупой» рандомный перебор работает лучше, чем «умный» (так бывает, потому что рандомный может случайно найти глобальный минимум, а умный может зациклиться на локальном). Чтобы понять, что лучше подойдёт в вашем случае, можно попробовать оба способа
Подробнее про подбор гиперпараметров написано вот в этой статье, с примерами, инструментами и классными советами 🙂
Читайте статью и ставьте сердечки под этим постом!(наберем 70 ❤️?)
Forwarded from эйай ньюз
Иногда стоит освежать базу. Я сегодня вечером читаю Линейную Алгебру.
Наверное одна из лучших книг по Линалу - это учебник "Introduction To Linear Algebra" Гилберта Стрэнга, профессора из MIT.
Американские учебники в целом лучше объясняют интуицию за математическими объектами по сравнению с советскими. Тут и мотивация и примеры использования в других областях науки. Очень рекомендую для поднятия или повторения базы по линейной алгебре именно учебник Стрэнга, у него как раз в прошлом году вышло 6-ое издание. #книги
@ai_newz
Наверное одна из лучших книг по Линалу - это учебник "Introduction To Linear Algebra" Гилберта Стрэнга, профессора из MIT.
Американские учебники в целом лучше объясняют интуицию за математическими объектами по сравнению с советскими. Тут и мотивация и примеры использования в других областях науки. Очень рекомендую для поднятия или повторения базы по линейной алгебре именно учебник Стрэнга, у него как раз в прошлом году вышло 6-ое издание. #книги
@ai_newz
Forwarded from Yandex for ML
Открыли портал в прошлое и достали оттуда редкие артефакты — записи выступлений с YaTalks 2023! 📺
Помните, как проходила самая большая конференция Яндекса в прошлом году? Сходить на все доклады тогда было физически невозможно, но теперь они будут храниться в открытом доступе на нашем ютуб-канале до скончания веков (или, по крайней мере, пока не упадут серверы). Там много крутых выступлений про ML, вот всего часть из них:
🔘 Сергей Юдин из Яндекс Браузера. Рассказал, как технология краткого пересказа в Яндекс Браузере меняет процесс потребления контента
🔘 Иван Лаптев из MBZUAI и VisionLabs. Показал визуально-языковые модели и методы их обучения для визуальной навигации и манипуляций
🔘 Денис Димитров из Kandinsky, Sber AI. Объяснил, как с помощью диффузии синтезировать видео по текстам на естественном языке
📖 А если вы хотите почитать текстовые конспекты наших докладов — загляните в контент-хаб конференции. Там мы превращаем видео в удобные статьи с иллюстрациями для тех, кто больше любит читать, а не смотреть видео ✨
Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML
Помните, как проходила самая большая конференция Яндекса в прошлом году? Сходить на все доклады тогда было физически невозможно, но теперь они будут храниться в открытом доступе на нашем ютуб-канале до скончания веков (или, по крайней мере, пока не упадут серверы). Там много крутых выступлений про ML, вот всего часть из них:
Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Узнайте больше об архитектуре сервисов, искусственном интеллекте, UX/UI и безопасности на главной конференции VK
Первая конференция, посвященная инновационным технологиям, состоится 6 марта в Доме культуры «ГЭС-2». Здесь ведущие эксперты осветят самые актуальные темы IT: «Архитектура & highload», «Machine Intelligence», «Продукт UX&UI» и «Безопасность».
Участие в VK JT 6 марта бесплатное после регистрации.
Первая конференция, посвященная инновационным технологиям, состоится 6 марта в Доме культуры «ГЭС-2». Здесь ведущие эксперты осветят самые актуальные темы IT: «Архитектура & highload», «Machine Intelligence», «Продукт UX&UI» и «Безопасность».
Участие в VK JT 6 марта бесплатное после регистрации.
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Обнаружение объектов в режиме реального времени БЕЗ ОБУЧЕНИЯ.
YOLO-World - это новая SOTA, которая превосходит предыдущие модели как по точности обнаружения, так и по скорости. 35,4 AP при 52,0 FPS на V100.
Все, что вам нужно, это изображение + промпт (список категорий, которые вы хотите обнаружить).
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17270
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Start Career in DS
💼 Как научиться проходить собесы?
Лучший способ -проходить собесы. Ну, или смотреть как это делают другие 🙂
Вот Вадим не щадит себя, проходит их везде где можно и выкладывает записи!
Самые интересные видео с канала:
1. Собес на DS'a в Сбер
2. Собес на Senior DS'a в Райф
3. Как составить резюме программисту. Полный гайд
4. Полный гайд по собеседованию в IT — рабочий алгоритм
Подписывайтесь на Вадима, в его каналах можно найти много интересного 🙂
Куда идти: Tg, YouTube
Лучший способ -
Вот Вадим не щадит себя, проходит их везде где можно и выкладывает записи!
Самые интересные видео с канала:
1. Собес на DS'a в Сбер
2. Собес на Senior DS'a в Райф
3. Как составить резюме программисту. Полный гайд
4. Полный гайд по собеседованию в IT — рабочий алгоритм
Подписывайтесь на Вадима, в его каналах можно найти много интересного 🙂
Куда идти: Tg, YouTube
YouTube
Как составить резюме программисту. Полный гайд
Возможно-ли, сделать идеальное резюме начинающего программиста без опыта так, чтобы не облажаться на первых же шагах в поиске работы в IT? Да, это не просто возможно — это необходимо. В полном гайде: "Как составить идеальное резюме программисту", разберём…
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Magic-Me: Identity-Specific Video Customized Diffusion
Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.
С помощью предварительно обученного ID-токена вы можете генерировать любые видеоклипы с заданным персонажем.
В работе представлены ряд управляемых методов генерации и редактирования видео.
▪Github: https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me
▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gMialn4nkGeDZ72yx1Wob1E1QBgrqeGa
▪Project: https://magic-me-webpage.github.io
▪Paper: arxiv.org/abs/2402.09368
ai_machinelearning_big_data
Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.
С помощью предварительно обученного ID-токена вы можете генерировать любые видеоклипы с заданным персонажем.
В работе представлены ряд управляемых методов генерации и редактирования видео.
▪Github: https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me
▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gMialn4nkGeDZ72yx1Wob1E1QBgrqeGa
▪Project: https://magic-me-webpage.github.io
▪Paper: arxiv.org/abs/2402.09368
ai_machinelearning_big_data