"Вы когда-нибудь задумывались, каково это - органично сочетать технологию с творчеством?"
Привет, меня зовут Ден, и я всегда был на переднем крае технологического прогресса, движимый неутолимым любопытством к технической и творческой сторонам нашего цифрового мира, сегодня мы поговорим о LLM…
Привет! В прошлой статье мы рассказали про эволюцию подходов к обучению мультимодальных больших языковых моделей для решения задачи понимания видео. Сегодня хотим рассказать о том, как мы учим LLM понимать видео и поддерживать диалог по ним на русском языке, и как мы оцениваем этот навык, чтобы сравнивать разные модели между собой.
"Истинная проблема не в том, говорят ли машины, как люди, а в том, знаем ли мы достаточно о человеческой речи." - Клод Шеннон
"Парадокс цифрового 'китайца': LLM в Китайской комнате знает больше любого реального китайца, но никогда не пробовала настоящий чай улун." (автор)
Большой медицинский Machine learning дайджест подготовлен командой телеграм канала Machine Learning Interview.
🟩 ONCOPILOT: Интерактивная модель для сегментации опухолей на основе КТ и измерения по RECIST 1.1.
В эпоху быстрого развития AI и LLM я все чаще вижу, что многие люди думают AI заменят всех программистов и они будут не нужны. Такую мысль высказывал даже CEO Nvidia - Jensen Huang.
Но несмотря на впечатляющие достижения ИИ в области генерации кода, существует фундаментальное ограничение, которое не позволяет им полностью заменить человека в программировании — неспособность к настоящему рассуждению (reasoning).
OpenAI изменили направление развития своих языковых моделей, от просто генерации текста их последняя модель перешла к решению задач с использованием логики и пошагового анализа проблемы.
До сих пор LLM генерировали текст на основе данных, использованных в процессе обучения. Веса модели хранят представление о зависимостях между текстовыми токенами, полученное из исходного корпуса данных. Соответственно, модель просто генерирует наиболее вероятные токены "по памяти", но не выполняет с их помощью никакой по-настоящему интеллектуальной работы.
4 июля 1971 года в зоопарке Сан-Франциско на свет появилась 50-я горилла, которая родилась в неволе. Поскольку дата рождения этой гориллы совпадает с днём независимости США, который отмечается запуском фейерверков, её назвали Ханабико — «дитя фейерверков» по-японски. Мир знает эту удивительную гориллу под именем Коко.
Привет! Все чаще коллеги из ML замечают, что компаниям нравятся возможности ChatGPT, но далеко не каждая готова передавать данные во внешние АРІ и жертвовать своей безопасностью. В результате команды начинают внедрять open source-LLM, развернутые локально. Чтобы осуществить этот процесс, инженерам нужно выполнить две задачи.
В статье рассказываем, какие есть проблемы у open source-LLM и как оптимизировать инференс модели с помощью квантизации и LoRA-адаптеров. Подробности под катом!
Автор: Алексей Гончаров, основатель платформы Compressa.ai для разработки GenAI-решений на своих серверах.
Читать полностью »
В прошлой статье я уже говорил о тёмной стороне больших языковых моделей и способах борьбы с проблемами. Но новые уязвимости вскрываются ежедневно, и даже самые крутые инструменты с постоянными обновлениями не всегда за ними успевают. Именно поэтому команда Garak дает пользователям возможность самостоятельного расширения функционала своего инструмента.
Меня зовут Никита Беляевский, я исследую аспекты безопасности LLM решений в лаборатории AI SecurityЧитать полностью »
