📌Реализация многоязычной системы перевода с T5 и Transformers.

Небольшая статья, которая погружает в создание системы машинного перевода на базе модели T5, сочетая теорию с практикой: как настроить пайплайн перевода, генерировать альтернативные варианты и оценивать их через BLEU-метрику. Гайд балансирует между технической детализацией и понятным языком. Советы по установке библиотек, обработке ошибок и ссылки на документацию сэкономят время тем, кто только начинает работать с Transformers.

Примеры кода на Python, разбор параметров num_beams, length_penalty и честные замечания о слабых местах модели (проблемы с испанским) будут полезны для разработчиков, которые хотят быстро внедрить перевод в свои проекты.

Помимо базовой настройки есть объяснение, как расширить функционал: например, модифицировать метод translate() для вывода нескольких вариантов перевода с оценкой уверенности модели, как работает beam search и переходные вероятности.

Качество перевода — больная тема для NLP, и автор не идеализирует T5. Он показывает расхождения между внутренними баллами модели и объективной оценкой BLEU: даже высокие вероятности токенов не гарантируют точный перевод. Единственный минус — нет сравнения T5 с другими моделями (mBART). Но даже в таком виде статья - мастрид для всех, кто работает с мультиязычным NLP.


🔜 Читать полную статью

@ai_machinelearning_big_data

#tutorial

📌Тренируем LoRA: эффективный тюнинг LLM в гайде от Unsloth.

Добиться от LLM нужного поведения - задача нетривиальная, особенно в тонкой настройке с помощью LoRA.

LoRA позволяет адаптировать модель под конкретные задачи, не переобучая ее целиком, но результат сильно зависит от правильно подобранных гиперпараметров. Небольшой, но очень полезный гайд от Unsloth - ваш гид по основным настройкам LoRA, которые помогут повысить точность, стабильность и качество, попутно снижая риск галлюцинаций и переобучения.

Успешное обучение - это, прежде всего, баланс. Слишком высокая скорость обучения может ускорить начальное обучение, но рискует дестабилизировать модель или привести к пропускам оптимальных решений. Слишком низкая замедлит процесс и, как ни странно, тоже помешает обучению или переобучит вашу LoRa. Оптимальный диапазон обычно лежит между 1e-4 и 5e-5.

Аналогично с эпохами: прогонять данные слишком много раз значит рисковать тем, что модель просто "зазубрит" датасет, потеряв способность к обобщению. Недобор эпох грозит недообучением, это когда модель так и не улавливает нужные паттерны.

Но вот, вы разобрались с эпохами и скоростью обучения и добрались до специфичных параметров LoRA, например - ранг. Это один из ключевых параметров, он определяет размерность "адаптеров", добавляемых к модели.

Больший ранг дает больше "места" для обучения, но требует больше памяти и времени. Следующий после ранга: lora_alpha. Это своего рода усилитель для этих адаптеров. Часто его ставят равным рангу или удваивают, чтобы усилить влияние дообученных весов.

Unsloth предлагает в своих ноутбуках отличные дефолтные параметры, основанные на большом накопленном опыте файнтюна моделей и предлагает проверенные решения для управления ресурсами и стабильностью.

Подбор гиперпараметров — это всегда итеративный процесс. Экспериментируйте, сверяйтесь с лучшими практиками, и тогда ваши дообученные модели покажут наилучшие результаты.

🔜 Читать гайд полностью


#AI #ML #LLM #Tutorial #LoRA #Unsloth

📌Адвент-календарь по ML и DL.

Towardsdatascience запустил декабрьский Адвент-календарь "Machine and Deep Learning", котором предлагает разобраться, что под капотом у ML-процессов.

Фреймворки, например scikit-learn, сделали нас ленивыми. Вызов model.fit стал настолько обыденным, что в эпоху Gen AI кажется, будто обучение модели -это просто подбор параметров.

ML-инженеры жонглируют моделями со сложностью, которая растет в геометрической прогрессии, но при этом они не всегда способны вручную пересчитать и объяснить результаты даже самых простых алгоритмов: линейной регрессии или классификатора.

Модели превратились в "черные ящики", и это огромная проблема, ведь знание, что стоит за каждой функцией, критически важно для понимания процесса.

Фишка в том, что весь материал разбирается в Excel. Звучит диковато, но в этом и есть гений. В отличие от кода, где операции скрыты за функциями, в Excel каждая формула, каждое число, каждый расчет - всё на виду. Никаких "черных ящиков".

Уже вышло 7 статей:

🟢День 1 : k-NN Regressor

🟢День 2 : k-NN Classifier

🟢День 4 : GNB, LDA и QDA

🟢День 5 : GMM (Gaussian Mixture Model)

🟢День 6 : Decision Tree Regressor

🟢День 7 : Decision Tree Classifier

Цикл поможет ответить на вопросы, которые часто остаются за кадром: как грамотно обрабатывать категориальные признаки, когда масштабирование не является правильным решением, и как измерять важность признаков, интерпретируя их напрямую с моделью, минуя модель-агностические пакеты LIME и SHAP.

Серия будет полезна студентам для осмысления формул, и менеджерам для понимания какой ML-метод необходим для бизнеса. А для разработчиков это шанс наконец-то понять теорию.

В общем, это маст-рид для тех, кто хочет перестать быть оператором библиотек и по-настоящему понять, как работает ML-движок.

🔜 Мониторить выход новых статей можно тут, обещают публикацию до конца декабря в формате "один день - одна статья".



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #Tutorial #Excel

📌 Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.

Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.

Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.

Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.

Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.

На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.

Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Tutorial #Karpaty

📌 Тренируем FunctionGemma самостоятельно.

LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma.

FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве.

Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio

Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке.


⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Tutorial #Unsloth #LMStudio