Разработчик и автор корпоративного code со-pilot Toqan и FinBERT pfgecnbk запустил публичный Leaderbord бенчмарка ProLLM, в котором языковые модели открытого и закрытого типа тестируются на выполнения различных задач в области программирования:
Помимо узкоспециализированных тестов, бенчмарк выполняет несколько общих тестов: Q&A Assistant, Summarization и LLM as a Judge.
На сегодняшний день возможность самостоятельного тестирования моделей этим бенчмарком не реализована, но разработчики открыты для диалога в вопросе корпоративного применения своей системы оценки, с ними можно связаться через форму на сайте.
Toqan ProLLM Leaderboard
@data_analysis_ml
#AI #LLM #ML #Benchmark
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Архитектура базовой Aurora построена на 3D Swin Transformer. Модель обучалась более миллиона часов на корпусе данных о погоде и климате: прогнозах, параметрическом анализе и данных моделирования климата.
Длительное и обширное обучение позволило изучить модели общее представление динамики атмосферы, адаптироваться к широкому спектру задач прогнозирования: задачам с ограниченными входными данными, гетерогенными переменными и экстремальными событиями.
Aurora прошла двухэтапный процесс тонкой настройки. Предварительно настроенные веса сначала настраивались на короткое время прогнозирования (до 15 дней), а затем Aurora была интегрирована с LoRA комбинированных математических моделей длительного прогнозирования.
В наборе представлены три специализированных версии: одна для прогнозирования атмосферных явлений со средним разрешением, одна для прогнозирования с высоким разрешением и одна модель для прогнозирования загрязнения воздуха:
Модели семейства Aurora совместимы с данными прогнозных моделей ERA5 и HRES Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
# Install with pip
pip install microsoft-aurora
#create a new venv & install the reqs:
virtualenv venv -p python3.10
source venv/bin/activate
make install
# Run the pretrained small model on random data:
from datetime import datetime
import torch
from aurora import AuroraSmall, Batch, Metadata
model = AuroraSmall()
model.load_checkpoint("microsoft/aurora", "aurora-0.25-small-pretrained.ckpt")
batch = Batch(
surf_vars={k: torch.randn(1, 2, 17, 32) for k in ("2t", "10u", "10v", "msl")},
static_vars={k: torch.randn(17, 32) for k in ("lsm", "z", "slt")},
atmos_vars={k: torch.randn(1, 2, 4, 17, 32) for k in ("z", "u", "v", "t", "q")},
metadata=Metadata(
lat=torch.linspace(90, -90, 17),
lon=torch.linspace(0, 360, 32 + 1)[:-1],
time=(datetime(2020, 6, 1, 12, 0),),
atmos_levels=(100, 250, 500, 850),
),
)
prediction = model.forward(batch)
print(prediction.surf_vars["2t"])
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Microsoft #Aurora #ML #Weather
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OuteAI выпустила второе поколение легких моделей на 250М параметров каждая :
В модели интегрирован механизм Mamba2Attn - усовершенствованный метод внимания, который повышает способность модели фокусироваться на важных частях входных данных. Этот механизм особенно полезен для задач NLP, требующих понимания сложных закономерностей или взаимосвязей в данных.
Интегрировав Mamba2Attn, разработчикам удалось сохранить релевантную для своего класса малых моделей производительность, уменьшив при этом ее размер и вычислительные требования.
Базовая модель была обучена на 30 миллиардах токенов из корпуса данных, структура которого - 50% датасета dclm-baseline-1.0 b 50% fineweb-edu. Инструктивная версия прошла дообучение с SFT и DPO.
Обе модели имеют 4 слоя внимания из общего количества 32, такая конфигурация позволяет минимизировать потери при проверке, что подтверждено исследованием о соотношении слоев самовнимания к MLP.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #SLM #Mamba2 #ML #Oute
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Новостной дайджест.
✔️ Появилось определение, что такое ИИ с открытым исходным кодом.
Open Source Initiative (OSI) представила определение, разработанное группой из 70 экспертов, включая ученых и представителей крупных технологических компаний. Согласно этому определению, открытый ИИ может использоваться без разрешения авторов, его компоненты подлежат инспекции создателями, а система может модифицироваться и не иметь ограничения на передачу от от одного лица другому.
OSI планирует создать механизм контроля, который будет выявлять модели, не соответствующие новому определению и публиковать список соответствующих моделей, среди которых ожидаются Pythia от Eleuther, OLMo от Ai2 и модели от коллектива LLM360.
technologyreview.com
✔️ Google запустила бесплатную "Галерею промптов" в AI Studio.
Функциональное бновление AI Studio, анонсированное Логаном Килпатриком, предлагает предустановленные промпты, которые демонстрируют возможности моделей семейства Gemini.
В "Prompt Gallery" уже доступны: генератор рецептов на основе схемы JSON, математический репетитор для квадратных уравнений, генератор рабочих листов для начальных классов, а также инструменты для тестирования кода на Python и анализа временной сложности функций.
venturebeat.com
✔️ Ресечеры борются с галлюцинациями ИИ в математике.
Исследователи из Беркли работают над проблемой "галлюцинаций" ИИ в математике, когда модели, такие как ChatGPT, генерируют неверные или вымышленные ответы. В экспериментах они обнаружили, что ChatGPT ошибался в решении алгебраических задач в одной трети случаев, но после применения метода "самосогласованности" (self-consistency) точность возросла до 70%. В статистике ошибки снизились с 29% до 13%, что все еще слишком много.
В другом исследовании 274 участника, использовавшие решения ChatGPT в качестве подсказок, показали прирост в 17% на тестах, в то время как группа с подсказками от людей улучшилась лишь на 12%. Исследование привело к прогнозам о возможности создания эффективных репетиторов на основе ИИ, однако необходимо больше данных о реальном использовании таких систем учащимися
hechingerreport.org
✔️ Путь к эффективным вычислениям в эпоху ИИ: охлаждение теплой водой.
Lenovo представила 6-е поколение технологии жидкостного охлаждения Neptune™, которая позволяет запускать серверные стойки мощностью более 100 кВт без необходимости в специализированном кондиционировании. Эта система обеспечивает до 40% снижение потребления энергии и 3,5-кратное улучшение термальной эффективности по сравнению с традиционными воздушными системами охлаждения. Технология использует теплую воду для охлаждения компонентов, уменьшая потребность в мощных вентиляторах.
csrwire.com
✔️ SyncWaveX: сервис автоматического липсинка для видео.
SyncWaveX автоматически синхронизирует движения губ и лица с аудио, позволяя создавать реалистичные видео с минимальными усилиями. Технология прямого синтеза аудио в видео позволяет генерировать контент, основываясь на аудиопотоке, без необходимости в 3D-моделировании.
SyncWaveX использует интеллектуальные технологии синтеза голоса и распознавания речи, которые позволяют генерировать новые треки, имитирующие оригинальный голос. Пользователи сервиса могут создавать неограниченное количество видео из одного шаблона. В ходе предзапуска уже было создано более 10,000 видео, попробовать можно тут
globenewswire.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Open Source Initiative (OSI) представила определение, разработанное группой из 70 экспертов, включая ученых и представителей крупных технологических компаний. Согласно этому определению, открытый ИИ может использоваться без разрешения авторов, его компоненты подлежат инспекции создателями, а система может модифицироваться и не иметь ограничения на передачу от от одного лица другому.
OSI планирует создать механизм контроля, который будет выявлять модели, не соответствующие новому определению и публиковать список соответствующих моделей, среди которых ожидаются Pythia от Eleuther, OLMo от Ai2 и модели от коллектива LLM360.
technologyreview.com
Функциональное бновление AI Studio, анонсированное Логаном Килпатриком, предлагает предустановленные промпты, которые демонстрируют возможности моделей семейства Gemini.
В "Prompt Gallery" уже доступны: генератор рецептов на основе схемы JSON, математический репетитор для квадратных уравнений, генератор рабочих листов для начальных классов, а также инструменты для тестирования кода на Python и анализа временной сложности функций.
venturebeat.com
Исследователи из Беркли работают над проблемой "галлюцинаций" ИИ в математике, когда модели, такие как ChatGPT, генерируют неверные или вымышленные ответы. В экспериментах они обнаружили, что ChatGPT ошибался в решении алгебраических задач в одной трети случаев, но после применения метода "самосогласованности" (self-consistency) точность возросла до 70%. В статистике ошибки снизились с 29% до 13%, что все еще слишком много.
В другом исследовании 274 участника, использовавшие решения ChatGPT в качестве подсказок, показали прирост в 17% на тестах, в то время как группа с подсказками от людей улучшилась лишь на 12%. Исследование привело к прогнозам о возможности создания эффективных репетиторов на основе ИИ, однако необходимо больше данных о реальном использовании таких систем учащимися
hechingerreport.org
Lenovo представила 6-е поколение технологии жидкостного охлаждения Neptune™, которая позволяет запускать серверные стойки мощностью более 100 кВт без необходимости в специализированном кондиционировании. Эта система обеспечивает до 40% снижение потребления энергии и 3,5-кратное улучшение термальной эффективности по сравнению с традиционными воздушными системами охлаждения. Технология использует теплую воду для охлаждения компонентов, уменьшая потребность в мощных вентиляторах.
csrwire.com
SyncWaveX автоматически синхронизирует движения губ и лица с аудио, позволяя создавать реалистичные видео с минимальными усилиями. Технология прямого синтеза аудио в видео позволяет генерировать контент, основываясь на аудиопотоке, без необходимости в 3D-моделировании.
SyncWaveX использует интеллектуальные технологии синтеза голоса и распознавания речи, которые позволяют генерировать новые треки, имитирующие оригинальный голос. Пользователи сервиса могут создавать неограниченное количество видео из одного шаблона. В ходе предзапуска уже было создано более 10,000 видео, попробовать можно тут
globenewswire.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Liger (Linkedin GPU Efficient Runtime) Kernel — набор оптимизированных ядер Triton, применение которых в задачах обучения LLM на нескольких GPU повышает производительность на 20 % и снижает потребление VRAM на 60%. Это дает возможность использовать более длинные контексты, более крупные размеры пакетов и увеличенные словари в обучении.
Liger предоставляет простой API для операций с оптимизированными ядрами и совместим с Hugging Face: RMSNorm, RoPE, SwiGLU, CrossEntropy, FusedLinearCrossEntropy
Liger работает с Flash Attention, PyTorch FSDP и Microsoft DeepSpeed без необходимости дополнительной настройки.
Зависимости:
Liger Kernel доступен в pip. Выберите стабильную версию для продакшена или nightly c последними новыми функциями и исправлениями:
# Stable version
pip install liger-kernel
# Nightly version
pip install liger-kernel-nightly
Патч существующей модели с Hugging Face:
# Import modules
import transformers
from liger_kernel.transformers import apply_liger_kernel_to_llama
# Load Hugging Face model:
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("<some llama model>")
# Apply Liger Kernel patches:
apply_liger_kernel_to_llama(model)
После установки патча, модель будет использовать операции ядра Liger для поддерживаемых слоев, что приведет к повышению производительности и снижению потребления VRAM.
Если вы хотите построить собственные модели с помощью Liger Kernel, вы можете импортировать отдельные модули ядра и использовать их в качестве строительных блоков. Например:
# Import the Liger Kernel module:
from liger_kernel.transformers import LigerFusedLinearCrossEntropyLoss
#Create your model:
import torch.nn as nn
import torch
model = nn.Linear(128, 256).cuda()
loss_fn = LigerFusedLinearCrossEntropyLoss()
#Use the model:
input = torch.randn(4, 128, requires_grad=True, device="cuda")
target = torch.randint(256, (4, ), device="cuda")
loss = loss_fn(model.weight, input, target)
loss.backward()
Модель пропатчена, вы можете продолжить обучение как обычно. Liger Kernel будет автоматически выполнять оптимизированные операции во время обучения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Vikhr models - команда энтузиастов, занимающихся созданием и развитием русифицированных моделей искусственного интеллекта выпустила инструктивную модель Vikhr-Gemma-2B-instruct, построенную на базе Gemma2-2B, которая была дообучена на русскоязычном корпусе данных GrandMaster-PRO-MAX.
Датасет GrandMaster-PRO-MAX - собственный русскоязычный датасет проекта Vikhr models в формате вопрос-ответ, собранных из различных источников.
Характерной особенностью датасета является, то, что модели обученные на этом наборе данных будут иметь способность к Chain-Of-Thought (CoT), за счет использования более сложного промпта для генерации большинства ответов датасета.
Авторы опубликовали квантованные GGUF-версии модели в разрядности от 1-bit (832 MB) до 32-bit (10.5 GB).
Наиболее низкие показатели Perplexity, полученные в тестах на датасетах Veles и Wikitext-2 у GGUF-версий FP32, FP16, BF16, Q8_0 и Q5_K.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "Vikhrmodels/Vikhr-Gemma-2B-instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Подготовка входного текста
input_text = "Напиши стихотворение о весне в России."
# Токенизация и генерация текста
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
# Декодирование и вывод результата
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Vikhr #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Новостной дайджест
✔️ Anthropic опубликовала system prompts для Claude всех версий.
Anthropic опубликовала системные подсказки для своих моделей Claude 3.5 Opus, Sonnet и Haiku, стремясь к большей прозрачности в области ИИ.
Это системные промпты, которые определяют основные качества моделей и их поведение. Они указывают, что Claude не может открывать ссылки или идентифицировать людей на изображениях. Например, модель должна вести себя так, как будто она "полностью слепа к лицам".
Также указаны характеристики, которые модели должны демонстрировать, такие как интеллектуальное любопытство и беспристрастность при обсуждении спорных тем.
techcrunch.com
✔️ Китайские компании обходят экспортные ограничения США на чипы искусственного интеллекта, используя сервисы Amazon AWS.
За последние два года правительство США ужесточило правила, запрещающие продажу высокопроизводительных ИИ-чипов Nvidia и AMD, в Китай, чтобы ограничить технологические достижения китайских военных.
Доступ к этим чипам через облачные сервисы не нарушает американские законы, поскольку они касаются только прямого экспорта физических товаров. По данным Reuters, по меньшей мере 11 китайских организаций искали доступ к ограниченным технологиям через облачные сервисы, среди которых четыре явно указали на Amazon Web Services (AWS).
Например, Шэньчжэньский университет потратил 200,000 юаней (около $28,000) через посредника для доступа к серверам AWS с чипами Nvidia A100 и H100, запрещенными для прямого экспорта в Китай.
В ответ на это в Конгрессе был предложен законопроект, который даст Министерству торговли США полномочия регулировать удаленный доступ к американским технологиям.
cio.com
✔️ Salesforce готовит к релизу модель Tex-2-Video.
Salesforce опубликовала технический отчет о xGen-VideoSyn-1, модели T2V, которая генерирует реалистичные сцены из текстовых описаний.
Модель использует видео-вариационный автоэнкодер (VidVAE) для сжатия видеоданных и снижения вычислительные требования, и диффузионный трансформер (DiT) для улучшения временной согласованности и обобщения.
Репозиторий Selesforce на Github, указанный в отчете ограничен для доступа с определенных IP-адресов, что говорит о последних подготовках к релизу.
arxiv.org
✔️ На Huggingface Spaces появился генератор синтетических текстовых датасетов на любую тематику.
Генератор работает на базе phi-3-mini, генерирует 99 строк за одну итерацию в формате таблицы в большинстве случаев, формата Title, Text, Label.
У генератора есть поиск по ключевому слову для темы для дальнейшего выбора предустановленных шаблонов.
Он не самый точный, но быстрый и производительный.
huggingface.co
✔️ Модель для поиска новых лекарств и биоактивных комбинаций.
ActFound - модель искусственного интеллекта, которая предназначена для проектирования биоактивности соединений была разработана совместными усилиями ученых из Китая и США. Модель сочетает метаобучение и парное обучение, чтобы преодолеть ограничения в нехватке данных и несовместимые измерения при поиске новых химических соединений.
ActFound была обучена на ~35 000 проб из популярной химической базы данных и 1,6 млн экспериментально измеренных биоактивностей.
По завершении обучения, ActFound был протестирован на 6 реальных наборах данных о биологической активности и превзошел 9 конкурирующих моделей для прогнозирования в своей области.
scmp.com
✔️ IBM представила новый чип Spyre для IBM Z для масштабирования корпоративных ИИ-нагрузок будущего.
Spyre включает 32 ядра ускорителей и 25.6 миллиарда транзисторов, производясь по 5-нм технологии. Чипы могут быть установлены на PCIe-карты, которые можно объединять для увеличения вычислительных мощностей.
Архитектура чипа оптимизирована для выполнения матричных операций, что энергоэффективней по сравнению с традиционными процессорами.
IBM планирует дальнейшую разработку Spyre с учетом возможности обучения моделей ИИ на своих мейнфреймах.
research.ibm.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Anthropic опубликовала системные подсказки для своих моделей Claude 3.5 Opus, Sonnet и Haiku, стремясь к большей прозрачности в области ИИ.
Это системные промпты, которые определяют основные качества моделей и их поведение. Они указывают, что Claude не может открывать ссылки или идентифицировать людей на изображениях. Например, модель должна вести себя так, как будто она "полностью слепа к лицам".
Также указаны характеристики, которые модели должны демонстрировать, такие как интеллектуальное любопытство и беспристрастность при обсуждении спорных тем.
techcrunch.com
За последние два года правительство США ужесточило правила, запрещающие продажу высокопроизводительных ИИ-чипов Nvidia и AMD, в Китай, чтобы ограничить технологические достижения китайских военных.
Доступ к этим чипам через облачные сервисы не нарушает американские законы, поскольку они касаются только прямого экспорта физических товаров. По данным Reuters, по меньшей мере 11 китайских организаций искали доступ к ограниченным технологиям через облачные сервисы, среди которых четыре явно указали на Amazon Web Services (AWS).
Например, Шэньчжэньский университет потратил 200,000 юаней (около $28,000) через посредника для доступа к серверам AWS с чипами Nvidia A100 и H100, запрещенными для прямого экспорта в Китай.
В ответ на это в Конгрессе был предложен законопроект, который даст Министерству торговли США полномочия регулировать удаленный доступ к американским технологиям.
cio.com
Salesforce опубликовала технический отчет о xGen-VideoSyn-1, модели T2V, которая генерирует реалистичные сцены из текстовых описаний.
Модель использует видео-вариационный автоэнкодер (VidVAE) для сжатия видеоданных и снижения вычислительные требования, и диффузионный трансформер (DiT) для улучшения временной согласованности и обобщения.
Репозиторий Selesforce на Github, указанный в отчете ограничен для доступа с определенных IP-адресов, что говорит о последних подготовках к релизу.
arxiv.org
Генератор работает на базе phi-3-mini, генерирует 99 строк за одну итерацию в формате таблицы в большинстве случаев, формата Title, Text, Label.
У генератора есть поиск по ключевому слову для темы для дальнейшего выбора предустановленных шаблонов.
Он не самый точный, но быстрый и производительный.
huggingface.co
ActFound - модель искусственного интеллекта, которая предназначена для проектирования биоактивности соединений была разработана совместными усилиями ученых из Китая и США. Модель сочетает метаобучение и парное обучение, чтобы преодолеть ограничения в нехватке данных и несовместимые измерения при поиске новых химических соединений.
ActFound была обучена на ~35 000 проб из популярной химической базы данных и 1,6 млн экспериментально измеренных биоактивностей.
По завершении обучения, ActFound был протестирован на 6 реальных наборах данных о биологической активности и превзошел 9 конкурирующих моделей для прогнозирования в своей области.
scmp.com
Spyre включает 32 ядра ускорителей и 25.6 миллиарда транзисторов, производясь по 5-нм технологии. Чипы могут быть установлены на PCIe-карты, которые можно объединять для увеличения вычислительных мощностей.
Архитектура чипа оптимизирована для выполнения матричных операций, что энергоэффективней по сравнению с традиционными процессорами.
IBM планирует дальнейшую разработку Spyre с учетом возможности обучения моделей ИИ на своих мейнфреймах.
research.ibm.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Tsinghua University (THUDM) выложили в открытый доступ более крупную модель генерации Text-to-Video серии CogVideoX - CogVideoX-5B, которая ранее была доступна только по API.
Помимо публикации большей модели, значительно оптимизирована производительность вычислений обеих моделей: CogVideoX-2B и CogVideoX-5B, изменена лицензия у младшей 2B модели на Apache 2.0 License и усовершенствован код в репозитории на Github
Теперь вы можете запускать CogVideoX-2B на более ранних GPU, например GTX 1080TI и CogVideoX-5B на современных GPU, таких как RTX 3060.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Text2Video #Cogvideo #ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Zamba2-mini - гибридная модель c 1.2B параметров, построенная из блоков state-space Mamba (SSM) и transformer.
Модель создана на общей архитектуре Zamba, но отличается от большей модели 2.7B тремя особенностями:
Zamba2-mini использует токенизатор Mistral v0.1 и была предварительно обучена на 3 триллионах токенов текстовых данных и коде различных языков программирования, полученных из открытых веб-наборов данных, к которым был добавлен собственный корпу данных Zyda.
Впоследствии, на втором этапе Zamba2-mini была подвергнута дополнительной фазе агрессивного снижения скорости обучения на смеси из 100B высококачественных токенов.
Zamba2-mini показала в тестах результаты, сопоставимые с моделями с параметрами <2B и может конкурировать с некоторыми LLM большего размера.
Благодаря уникальной гибридной архитектуре SSM Zamba2-mini демонстрирует низкие задержки логического вывода и быструю генерацию при значительно меньшем потреблении VRAM, чем другие модели такой же плотности параметров на основе трансформеров.
Такие характеристики делает ее идеальной универсальной моделью для приложений на устройствах.
⚠️ Примечание: Zamba2-mini еще не полностью совместима со всеми фреймворками и инструментами HuggingFace.
Реализацию Zamba2-1.2B для Pytorch можно найти здесь.
# Clone repositiry
git clone https://github.com/Zyphra/transformers_zamba2.git
#Install requirments:
cd transformers_zamba2
pip install -e .
pip install accelerate
#Inference
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-1.2B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-1.2B", device_map="cuda", torch_dtype=torch.bfloat16)
input_text = "A funny prompt would be "
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
@ai_machinelearning_big_data
#AI #SLM #Mamba #ML #Zamba2mini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM