Data Science
41.1K subscribers
1.63K photos
4 videos
47 files
2.05K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
🌟 OpenCoder - модели для кодинга, cookbook обучения и датасеты.

OpenCoder - это открытое и воспроизводимое семейство LLM для программирования, включающее 1,5B и 8B базовые и instruct версии, поддерживающее английский и китайский языки.

Семейство моделей OpenCoder обучалось с нуля на 2,5 трлн. лексем, состоящих на 90 % из сырого кода и на 10 % из веб-данных, связанных с кодом, и прошло отладку на более чем 4,5 млн. высококачественных примеров SFT, в итоге достигнув производительности топовых LLM с похожей специализацией.

В открытый доступ опубликованы не только веса моделей и код для инференса, но и датасеты, полный цикл обработки данных, результаты экспериментальной абляции и подробные протоколы обучения.

OpenCoder тщательно протестирован с помощью исследований абляции на различных стратегиях очистки данных и процессах обучения, включая эксперименты по дедупликации на уровне файлов и репозиториев, что обеспечило семейству тщательную проверку производительности моделей.

OpenCoder достигает высокой производительности в различных бенчмарках, что ставит их в ряд SOTA-моделей с открытым исходным кодом для задач программирования.

▶️ Семейство моделей OpenCoder :

🟢OpenCoder-1.5B-Base, 4 тыс. токенов контекста;

🟢OpenCoder-8B-Base, 8 тыс. токенов контекста;

🟠OpenCoder-1.5B-Instruct, 4 тыс. токенов контекста;

🟠OpenCoder-8B-Instruct, 8 тыс. токенов контекста;

▶️ Датасеты:

🟢OpenCoder-SFT-Stage1, 4.21 млн. строк;

🟠OpenCoder-SFT-Stage2, 375 тыс.строк.


▶️ Пример инференса на HF Transformers:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "infly/OpenCoder-8B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

messages=[
{ 'role': 'user', 'content': "write a quick sort algorithm in python."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False)

result = tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True)



🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Набор датасетов
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #OpenCoder #Datasets
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview"

Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL.

Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM.

В работе представлен обзор алгоритмов RL:

🟢SARSA;
🟢Q-learning;
🟢REINFORCE;
🟢A2C;
🟢TRPO/PPO;
🟢DDPG;
🟢Soft actor-critic;
🟢MBRL.

Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами.

Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки).

🔜 Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Book #RL
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🖥 Только что Google опубликовали один из лучших официальных гайдов по ИИ-агентам. И его действительно стоит прочитать.

В нем содержится все, что вам нужно знать:
> Описание агентов, компонентов и когнитивных архитектур.
> Разобраны инструменты по работе с агентами: расширения, написании функций и хранилища данных.
> Описываются методы обучения для повышения производительности агентов.
> Описываются методы создания агентов с использованием LangChain и LangGraph

Читать гайд

@ai_machinelearning_big_data


#aiagents #ai #llm #ml #machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Новый метод повышения точности и безопасности ответов ИИ

Метод, позволяющий улучшить качество ответов ИИ до 15%, разработали ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research. Новая методика обучения больших языковых моделей (LLM) основана на существующих методах Trust Region. Сгенерированные с их помощью тексты улучшили ответы ИИ по пяти главным параметрам: точность, связность, стиль, логика рассуждений и информативность.

📚Paper

#AI #MachineLearning #DataScience #Physics #NeuralNetworks #Algorithms

@datascienceiot
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейросети Яндекса теперь сохраняют тембр и интонации при переводе видео 🎙

Раньше Браузер переводил речь с видео, подбирая голос из базы, что иногда звучало неестественно. Теперь новая нейросеть анализирует оригинальную аудиодорожку — голос, тембр, интонации — и герой говорит по-русски, как на родном языке.

Яндекс разработал систему генеративного синтеза речи: модель создаёт голос, сохраняя уникальные черты. Биометрическая модель, обученная на открытых аудиозаписях, удерживает тембр, единая фонемная система обеспечивает точное произношение. Звук очищается денойзингом, а инференс ускорен для работы в реальном времени.

#Яндекс #AI #переводвидео #нейросети
Forwarded from Machinelearning
🔥 Бесплатная книга от инженера Google — Agentic Design Patterns

400 страниц про всё, что нужно знать об агентных системах. Автор — senior engineer в Google, выложил драфт для открытого ревью.

📖 В книге:
- продвинутые техники промптинга
- паттерны для мульти-агентов
- использование инструментов и MCP
- практические примеры с кодом

По сути, это полный справочник по построению умных агентов. Must-read для разработчиков AI.

📚 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#AI #Agents #Google #OpenSource #freebook
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Модель P1 взяла золото на Международной олимпиаде по физике.

Shanghai AI Lab натренировал семейство моделей P1 для решения сложнейших физических задач. Флагманская модель P1-235B-A22B добилась исторического результата, став первой открытой моделью, которая решила задачи Международной олимпиады по физике 2025 года на уровень золотой медали.

P1 сравнялась на физическом бенче HiPhO по количеству медалей с Gemini-2.5-Pro и обошла GPT-5. Основой успеха стала мультиагентная система PhysicsMinions, которая итеративно проверяет и улучшает решения, анализируя их логику и физическую состоятельность.

Весь проект P1, включая сами модели и бенчмарки, опубликован в открытом доступе.
prime-rl.github.io

✔️ Google готовит тысячекратное увеличение ИИ-мощностей.

Техногигант планирует в 1000 раз нарастить свои вычислительные мощности для ИИ в течение следующих 4-5 лет. По словам топ-менеджеров, Google уже вынуждена удваивать серверные емкости для ИИ каждые полгода, чтобы справляться с растущей нагрузкой.

Руководство Google считает, что риск недоинвестирования в инфраструктуру сейчас выше, чем риск перерасхода средств. План расширения опирается на три элемента: более тесную интеграцию аппаратного и программного обеспечения, повышение эффективности моделей и использование кастомных чипов.
cnbc.com

✔️ В NotebookLM добавили возможность создавать презентации и инфографику.

Сервис расширили функцией генерации слайдов на основе загруженных источников. Инструмент подойдет для быстрого структурирования информации и создания черновиков презентаций или визуально улучшения уже существующих материалов.

Слайды доступны для скачивания в формате PDF, экспорт в Google Slides и PowerPoint уже находится в разработке. За работу новой функции отвечает Nano Bana Pro.

Лимиты на использование зависят от типа аккаунта пользователя.
NotebookLM в сети Х

✔️ Reality Labs Марка Цукерберга анонсировала text-to-world систему.

WorldGen — система генерации полностью интерактивных 3D-мирой на основе простых текстовых запросов. Технология использует процедурную логику и диффузионные модели для создания детализированных и стилистически выдержанных локаций размером до 50x50 метров.

Итоговые сцены WorldGen, согласно демо-роликам, не просто статичны, а готовы к навигации и взаимодействию. Созданные миры совместимы с игровыми движками Unity и Unreal и не требуют дополнительных конвертаций или сложной настройки рендеринга.

Проект находится на стадии исследования и пока недоступен для широкого использования.
roadtovr.com

✔️ Ubisoft создает ИИ-NPC для игр.

Игровая студия анонсировала экспериментальный проект Teammates, который меняет взаимодействие с неигровыми персонажами. Технология на базе генеративного ИИ позволяет NPC понимать естественную речь и действовать как участники процесса, а не просто скриптовые боты.

В рамках прототипа, созданного на основе шутера от первого лица, игроку помогают два ИИ-напарника и голосовой ассистент Джаспар. Они способны реагировать на голосовые команды: подсвечивать цели, предоставлять информацию о сюжете, изменять игровые настройки или ставить игру на паузу. Система анализирует контекст и действия игрока, обеспечивая динамическую реакцию персонажей в реальном времени.

Ubisoft говорит, что проект уже прошел закрытое тестирование. По мнению CEO компании, ИИ станет для индустрии революцией, сравнимой с переходом игр от 2D к 3D.
news.ubisoft.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM