В своем подкасте я грозился сам почитать статью GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models ученых из Apple и разобраться. Почитал. Разобрался. Забавная статья. Забавная не по содержанию, а по выводам, которые можно сделать, если читать между строк и выйти за границы статьи.
Сегодня нейронные сети всё чаще используются для решения различных задач – от распознавания лиц до управления беспилотными автомобилями. Однако для тех, кто только начинает знакомиться с этой технологией, может показаться, что процесс обучения нейросети — это что-то сложное и непонятное.
Красные карлики — наиболее распространённый тип звёзд в нашей Галактике. Это не самые яркие объекты: они меньше нашего Солнца и светят слабее. Однако большинство планетных систем обнаружено именно вокруг звёзд этого класса.
Когда разработчики автономных транспортных средств доказывают безопасность своих беспилотных автомобилей, они часто делают упор на тестирование в симуляции. Типичные заявления звучат примерно так: «Наш автомобиль проехал X миллиардов миль в симуляции». Из таких абстрактных фраз трудно понять, что такое симулятор и как он работает.
Мы достаточно написали статей про оптимизацию ваших нейросетей, сегодня пора перейти к дроблению, уменьшению и прямому урезанию, иначе квантованию данных. Сам по себе процесс этот несложный с точки зрения всего, но подводные камни у операции есть.
Не секрет, что ML‑модели требуют огромного количества данных. Информации не просто много, она организовывается в многообразные структуры, версионируется, употребляется разными моделями. Скорость обращения данных тоже критична, особенно для систем, взаимодействующих с пользователями в режиме реального времени.
При возросшей сложности не обойтись без специализированных инструментов, например Feature Store. Однако случается, что все решения на рынке не годятся по тем или иным причинам. Тогда приходится рассчитывать исключительно на свои силы.
Рассказываем, как в Купере внедрили Feast, хранилище признаков (Feature Store) с открытым исходным кодом. После прочтения вы познакомитесь с инструментом и сможете решить, подходит ли Feast для коммерческого использования. Подробности под катом!Читать полностью »
Предисловие
Всем привет, с вами команда Layer!
Читать полностью »
