AI Новости

Большие языковые модели с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) значительно увеличили емкость модели без соответствующего роста вычислительных затрат. Однако данный подход также ставит перед нами новые задачи, особенно в области связи между GPU. В моделях MoE активен только подмножество экспертов для каждого токена, поэтому эффективный обмен данными между устройствами имеет критическое значение. Традиционные методы связи могут создавать узкие места, увеличивая задержки и недоиспользуя ресурсы GPU. Компания DeepSeek AI недавно представила библиотеку DeepEP, специально разработанную для моделей MoE и экспертного параллелизма. DeepEP решает проблемы, связанные с неэффективностью передачи и агрегации токенов между GPU. Библиотека предоставляет высокопроизводительные и малозадерживающие ядра для всех к всем… ➡️➡️➡️

Создание интерактивного веб-скрепера погоды в Google Colab В этом руководстве мы создадим проект веб-скрепинга, который будет извлекать данные о прогнозе погоды в реальном времени из Национальной метеорологической службы США. Вы научитесь настраивать свою среду, писать скрипт на Python с использованием BeautifulSoup и requests, а также интегрировать интерактивный интерфейс с помощью ipywidgets. Установка необходимых библиотек !pip install beautifulsoup4 ipywidgets pandas Сначала мы устанавливаем три основные библиотеки: BeautifulSoup4 для парсинга HTML-контента, ipywidgets для создания интерактивных элементов и pandas для манипуляции и анализа данных. Импорт библиотек import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv from google.colab import files import ipywidgets as widgets from… ➡️➡️➡️

Искусственный интеллект продолжает развиваться в области обработки естественного языка, но все еще сталкивается с проблемами в задачах пространственного мышления. Пространственное мышление является основополагающим для робототехники, автономной навигации и интерактивных приложений для решения проблем. Системы ИИ должны эффективно интерпретировать структурированные окружения и выполнять последовательные решения для функционирования в этих областях. Основной проблемой в пространственном мышлении ИИ является возможность интерпретации языковыми моделями действий на основе визуальной информации. Большие языковые модели (LLMs) хорошо обрабатывают текстовые данные, но им не хватает внутреннего пространственного понимания. Обучение таких моделей для понимания и навигации в структурированных пространствах, таких как лабиринты, требует новых методик, которые включают токенизированные визуальные… ➡️➡️➡️

Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению, позволяя выполнять задачи по составлению текста, генерации кода и логическому выводу. Однако эти модели часто сталкиваются с проблемой чрезмерного использования внешних инструментов, когда они необоснованно полагаются на них для задач, которые могут решить сами. Это приводит к увеличению вычислительных затрат и иногда снижению производительности. Для решения этой проблемы необходимы более эффективные механизмы калибровки, которые позволят агентам, управляемым LLM, определять, когда полагаться на свои знания, а когда использовать внешние ресурсы, что в конечном итоге улучшит эффективность и пользовательский опыт. Исследования показывают, что LLM могут хорошо работать с… ➡️➡️➡️

Введение GitHub является важной платформой для контроля версий и совместной работы. Этот гид познакомит вас с тремя основными навыками работы с GitHub: созданием и загрузкой репозитория, клонированием существующего репозитория и написанием эффективного файла README. Следуя этим пошаговым инструкциям, вы сможете эффективно использовать GitHub для своих проектов. 1. Создание и загрузка репозитория на GitHub 1.1 Создание аккаунта на GitHub Посетите github.com Нажмите «Зарегистрироваться» и следуйте процессу регистрации Подтвердите адрес электронной почты 1.2 Создание нового репозитория Войдите в свой аккаунт GitHub Нажмите на иконку «+» в правом верхнем углу Выберите «Новый репозиторий» из выпадающего меню 1.3 Настройка вашего репозитория Введите название вашего… ➡️➡️➡️

Практические бизнес-решения с использованием искусственного интеллекта Стремление ускорить научные открытия с помощью ИИ имеет долгую историю. Совсем недавно были разработаны модели, которые позволяют полностью автоматизировать исследовательские процессы, включая литературные обзоры, формулирование гипотез и анализ результатов. Однако, несмотря на эти достижения, оценка ИИ-ориентированных исследований остается сложной задачей. Необходимы стандартизированные критерии, чтобы можно было всесторонне оценить их возможности в разных научных областях. Недавние исследования предложили новые рамки оценки ИИ-агентов в задачах программной инженерии и машинного обучения. Существуют системы, которые проверяют ИИ на определенных задачах, таких как генерация кода и оптимизация моделей. Но необходимы более гибкие системы оценки, которые подходят для открытых исследовательских… ➡️➡️➡️

Практические бизнес-решения с использованием Google Colab В современном мире, ориентированном на данные, доступ к мощным вычислительным ресурсам необходим для разработчиков, ученых и студентов. Google Colab — это революционная платформа, обеспечивающая бесплатный доступ к облачным вычислительным ресурсам, включая поддержку GPU, без необходимости локальной настройки. Что такое Google Colab? Google Colab, сокращенно от Colaboratory, представляет собой облачную среду Jupyter notebook, работающую полностью в вашем браузере. Это бесплатный сервис от Google, который позволяет писать и выполнять код на Python, создавать подробную документацию и легко делиться своей работой с другими. Почему стоит использовать Google Colab? Google Colab выделяется среди других сред разработки по нескольким… ➡️➡️➡️

Белки являются основным компонентом почти всех биологических процессов, от катализирования реакций до передачи сигналов внутри клеток. Несмотря на достижения, такие как AlphaFold, которые изменили нашу способность предсказывать статические структуры белков, остается фундаментальная задача: понимание динамического поведения белков. Белки естественно существуют в ансамбле взаимозаменяемых конформаций, которые лежат в основе их функции. Традиционные экспериментальные методы, такие как криоэлектронная микроскопия или исследования отдельных молекул, фиксируют лишь мгновенные снимки этих движений и часто требуют значительных временных и ресурсных затрат. Аналогично, молекулярные динамические (MD) симуляции предлагают подробные сведения о поведении белков, но требуют больших вычислительных мощностей. Следовательно, необходимость в эффективном и точном методе моделирования динамики… ➡️➡️➡️

Создание эффективного юридического AI-чатбота В этом руководстве мы покажем, как создать юридического AI-чатбота, используя инструменты с открытым исходным кодом. Мы предоставим пошаговое руководство по созданию чатбота с использованием модели bigscience/T0pp, Hugging Face Transformers и PyTorch. Настройка модели Сначала загрузим модель bigscience/T0pp с помощью Hugging Face Transformers. Это позволит нам выполнять задачи генерации текста, такие как ответы на юридические запросы. from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer model_name = «bigscience/T0pp» # Открытый исходный код tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) Предобработка юридического текста Мы используем spaCy и регулярные выражения для предобработки юридического текста, чтобы обеспечить более чистый и структурированный ввод для задач NLP.… ➡️➡️➡️

Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с серьезными проблемами в оптимизации методов постобучения, особенно в балансировке между контролируемым дообучением (SFT) и методами обучения с подкреплением (RL). Исследования показывают, что модели могут достигать согласованности задач и улучшенных возможностей рассуждения без обширного SFT, что ставит под сомнение традиционные последовательные методы постобучения. Исследования из Технологического института Джорджии предлагают всестороннее изучение оптимального распределения бюджета на обучение между SFT и дообучением на основе предпочтений (PFT) в LLM. Это исследование охватывает четыре различные задачи, несколько размеров моделей и различные затраты на аннотацию данных. Результаты показывают, что оптимальное распределение бюджета на обучение между методами SFT и PFT имеет… ➡️➡️➡️

Автоматизация разработки машинного обучения с помощью AIDE Разработка высокоэффективных моделей машинного обучения требует значительных временных и ресурсных затрат. Инженеры и исследователи тратят много времени на настройку моделей и оптимизацию гиперпараметров. Для решения этих задач были разработаны инструменты автоматизации, такие как нейронный поиск архитектуры и AutoML, которые упрощают оптимизацию моделей, но все еще сталкиваются с проблемами вычислительных затрат и масштабируемости. Одной из основных проблем в разработке машинного обучения является зависимость от итеративного эксперимента. Инженеры должны оценивать различные конфигурации для оптимизации производительности модели, что делает процесс трудоемким. Традиционные методы оптимизации часто требуют обширного проб и ошибок, что ограничивает продуктивность. Для решения этих… ➡️➡️➡️

Искусственные Интеллектуальные Агенты: Практические Бизнес-Решения Определение Искусственных Интеллектуальных Агентов Искусственный интеллектуальный агент — это автономное программное обеспечение, способное воспринимать окружающую среду, обрабатывать данные и принимать действия для достижения заданных целей. В отличие от традиционного ПО, такие агенты используют методы машинного обучения и обработки естественного языка для принятия решений. Ключевые Характеристики Автономия: Агенты работают независимо, снижая необходимость постоянного контроля со стороны человека. Адаптивность: Они могут обучаться на основе взаимодействий и данных, подстраиваясь под изменяющиеся условия. Интерактивность: Многие агенты взаимодействуют с пользователями естественным образом, что особенно полезно в поддержке клиентов. Контекстная Осведомленность: Агенты понимают контекст своей работы, адаптируя свои ответы и действия.… ➡️➡️➡️

Решения для бизнеса с использованием искусственного интеллекта Обучение крупных языковых моделей (LLMs) стало важным направлением в развитии искусственного интеллекта, однако это связано с определенными проблемами. По мере увеличения размеров моделей и объемов данных традиционные методы оптимизации, такие как AdamW, начинают проявлять свои ограничения. Основные трудности заключаются в управлении вычислительными затратами и обеспечении стабильности во время длительных тренировок. В ответ на эти вызовы, компания Moonshot AI в сотрудничестве с UCLA разработала модель Moonlight — Mixture-of-Expert (MoE), оптимизированную с помощью оптимизатора Muon. Moonlight доступна в двух конфигурациях: версия с 3 миллиардами активированных параметров и общим количеством 16 миллиардов параметров, обученная на 5.7… ➡️➡️➡️

Оптимизация модели NV-Embed-v1 для анализа настроений В этом руководстве мы рассмотрим, как настроить модель NV-Embed-v1 от NVIDIA на наборе данных Amazon Polarity с использованием LoRA (низкоранговой адаптации) и PEFT (эффективной настройки параметров) от Hugging Face. Это позволяет адаптировать модель без изменения всех её параметров, что делает настройку возможной даже на GPU с низким объемом видеопамяти. Шаги реализации Аутентификация в Hugging Face для доступа к NV-Embed-v1 Эффективная загрузка и настройка модели Применение LoRA для настройки с использованием PEFT Предобработка набора данных Amazon Polarity для обучения Оптимизация использования видеопамяти GPU с помощью device_map=»auto» Обучение и оценка модели для классификации настроений В конце… ➡️➡️➡️

Системы на основе многопользовательских языковых моделей (LLM-MA) позволяют нескольким агентам языковой модели сотрудничать для выполнения сложных задач, разделяя обязанности. Эти системы применяются в робототехнике, финансах и программировании, но сталкиваются с трудностями в коммуникации и уточнении задач. Текстовая коммуникация приводит к длинным и неструктурированным обменам, что затрудняет отслеживание задач и запоминание предыдущих взаимодействий. В настоящее время LLM-MA системы используют дебаты, самореформацию и обратную связь для решения сложных задач. Однако эти методы становятся неструктурированными и трудными для контроля. Агентам сложно следовать подзадачам и предоставлять последовательные ответы. Различные структуры коммуникации пытаются повысить эффективность, но не имеют четких протоколов для структурирования информации. Чтобы решить… ➡️➡️➡️

Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с серьезными проблемами при решении сложных задач, несмотря на успехи, достигнутые с помощью метода цепочки рассуждений (CoT). Основная проблема заключается в вычислительных затратах, связанных с удлинением последовательностей CoT, что влияет на задержку вывода и требования к памяти. Для решения этих вычислительных задач были разработаны различные методологии. Некоторые из них упрощают процесс рассуждения, пропуская определенные шаги, в то время как другие пытаются генерировать шаги параллельно. Также существует стратегия сжатия шагов рассуждения в непрерывные латентные представления, что позволяет моделям рассуждать без генерации явных токенов. Исследователи из Гонконгского политехнического университета и Университета науки и технологий Китая предложили метод… ➡️➡️➡️

Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Люди обладают врожденной способностью обрабатывать визуальные сигналы и понимать окружающий мир. Основная цель машинного обучения — выявить принципы, которые позволяют людям обучаться без надзора. Одной из ключевых гипотез является принцип предсказательной функции, который предполагает, что представления последовательных сенсорных данных должны быть предсказуемыми друг для друга. Современные методы, такие как сиамские сети и контрастное обучение, обеспечивают эволюцию значимых представлений с течением времени. Эти подходы успешно применяются в различных областях, таких как изображения и аудио. Например, модель V-JEPA, разработанная исследователями, обучается исключительно на предсказании признаков для неуправляемого обучения видео. V-JEPA демонстрирует высокую эффективность в задачах,… ➡️➡️➡️

Решения для бизнеса с использованием AI Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с ограничениями при выполнении сложных задач, требующих многослойного мышления и специализированных знаний. Чтобы преодолеть эти трудности, исследователи изучают способы улучшения возможностей LLM через использование внешних инструментов. Применяя готовые инструменты, AI-системы могут решать более сложные задачи, включая принятие решений в реальном времени и специализированные приложения. Многие подходы требуют дополнительной настройки или обучения для интеграции инструментов, что делает их жесткими и трудными для адаптации. Существующие методы часто полагаются на статические наборы инструментов или неэффективные механизмы выбора инструментов, что приводит к ошибкам и увеличению вычислительных затрат. Традиционные методы улучшения LLM включают в… ➡️➡️➡️

«`html Введение в NATURALREASONING Модели больших языков (LLMs) достигли значительного прогресса в решении сложных задач. Однако остаются критические ограничения в оценке их истинного потенциала рассуждений. В настоящее время доступные наборы данных ориентированы на задачи решения, но не охватывают области, требующие открытого рассуждения. Проблемы существующих методов Предыдущие попытки улучшить способности LLM к рассуждению в основном сосредоточены на двух подходах: генерации синтетических данных и самоконтроле без учителя. Эти методы имеют свои недостатки, зависимые от высококачественных предварительных наборов данных и ресурсов. NATURALREASONING: новый подход Исследователи из Meta и Нью-Йоркского университета предложили NATURALREASONING — обширный набор данных из 2.8 миллионов вопросов по рассуждениям, охватывающий… ➡️➡️➡️

«`html Современные решения для бизнеса с использованием моделей Vision-Language Проблемы традиционных моделей Современные модели обработки визуальных данных, такие как Vision-Language, значительно изменили подход к анализу изображений. Однако, они часто сталкиваются с трудностями в точной локализации и извлечении детализированных признаков. Это может негативно сказаться на приложениях, требующих высокой точности, таких как анализ документов или сегментация объектов. Решение от Google DeepMind: SigLIP2 Исследование Google DeepMind представило SigLIP2 — новую семью многоязычных кодировщиков Vision-Language с улучшенным семантическим пониманием и локализацией. SigLIP2 сочетает предобучение на основе аннотаций с самообучающимися подходами, что позволяет улучшить как общее семантическое представление, так и способность модели захватывать локальные детали.… ➡️➡️➡️