375K subscribers
4.35K photos
829 videos
17 files
4.84K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
🎮 Google и Kaggle запустили открытую Game Arena — платформу, где ИИ-системы соревнуются в стратегических играх, чтобы измерить интеллект.

🤖 Зачем это нужно? Старые бенчмарки уже не работают — LLM просто запоминают ответы. Идея в том, что игры — лучший бенчмарк для проверки интеллекта. Они проверяют не факты, а стратегическое мышление, адаптацию и память.

♟️ Первый турнир: шахматы пройдет сегодня. 8 передовых моделей, включая GPT‑4, Claude Opus и Gemini, сразятся друг с другом без использования внешних инструментов.

📊 По итогам матчей формируется открытый рейтинг моделей — кто реально умеет думать, а не просто угадывать.

🧠 Главное отличие от других арен:

Круговая система «каждый играет с каждым».
Позиции меняются каждую секунду
Ошибки наказываются немедленно
Побеждает не та, что знает ответ, а та, что думает

Kaggle собирает рейтинг моделей, который будет обновляться по итогам матчей. В будущем добавят Го, покер и видеоигры.

Стримы первых соревнований пройдут: 5–7 августа на YouTube с Хикару, Леви и Магнусом Карлсеном.

🟠 Подробнее об Арене: https://blog.google/technology/ai/kaggle-game-arena

@ai_machinelearning_big_data


#google #kaggle #arena
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
75👍35🔥17😁2👨‍💻2🤔1😢1
Google представила Gemma 3 270M — свою новую компактную модель

Модель 270 млн параметров (170M для эмбеддингов и 100M для трансформер-блоков), но с отличной способностью следовать промтпам прямо «из коробки».

🔹 Особенности
- 256k токенов
- Энергоэффективность: INT4-версия на Pixel 9 Pro расходует всего 0.75% батареи за 25 диалогов.
- Доступны предобученные и instruction-tuned чекпойнты.
- Поддержка Quantization-Aware Training (QAT) для запуска в INT4 без заметной потери качества.

💼 Когда использовать
- Массовые, чётко определённые задачи: анализ тональности, извлечение сущностей, обработка текста, комплаенс-проверки.
- Минимальные задержки и низкая стоимость инференса — можно запускать прямо на устройстве.
- Быстрые эксперименты с fine-tuning.
- Полная приватность данных благодаря on-device работе.
- Создание «флота» узкоспециализированных моделей.

В анонсе приводится пример, как Adaptive ML и SK Telecom дообучили Gemma 3 4B для мультиязычной модерации контента, превзойдя более крупные проприетарные модели.

Gemma 3 270M — отличная небольшая модель, быстрая и дешёвая в работе.

🟠Подробности: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3-270m/
🟠HF: https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml #Gemma #google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9936🔥20🤔6