Привет! С вами Анастасия Белозерова, руководитель исследовательских проектов в области транспорта в VisionLabs. В прошлом посте я рассказала, какие задачи можно решить с помощью видеоаналитики. А сегодня объясню, как устроен наш пайплайн распознавания автомобилей.
Рубрика «машинное обучение» - 7
Пайплайн распознавания транспортных средств: как это работает
2024-08-23 в 14:44, admin, рубрики: искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание, транспортОт промптов к дообучению: четыре уровня адаптации open-source моделей
2024-08-22 в 13:26, admin, рубрики: Fine-tuning, genai, open-source llm, rag, искусственный интеллект, машинное обучение, промпт-инжиниринг
Привет! Меня зовут Анна Щеникова, я аналитик в Центре RnD в МТС Диджитал. Ко мне часто приходят задачи, где нужно использовать open-source LLM. Сразу же встает вопрос: а как адаптировать имеющуюся модель под конкретный кейс?
Как разрабатывали модели замены фона для видеосозвонов в SaluteJazz
2024-08-21 в 7:52, admin, рубрики: IML, machine learning, ml, salutejazz, машинное обучение
Замена фона стала уже привычной возможностью в видеозвонках. Но сколько работы стоит за тем, чтобы она работала одновременно быстро, качественно и не требовала от пользователя много скачивать?
На нашей конференции I'ML спикеры из SberDevices Дмитрий Балиев и Давид Нурдинов Читать полностью »
Как Яндекс создал технологию эмоционального синтеза в Алисе
2024-08-20 в 8:00, admin, рубрики: алиса, генеративные модели, машинное обучение, синтез речи, Эмоции, яндекс
Уже скоро Алисе исполнится семь лет. К семи годам у людей уже формируется эмпатия: мы начинаем понимать чувства окружающих и осознаем, что эти чувства отражают внутреннее состояние собеседника.
Что можно узнать из текста в телеграмм-канале?
2024-08-19 в 18:16, admin, рубрики: nlp, анализ данных, анализ данных python, данные, кластер, машинное обучение, текст, тематическое моделирование, эмбеддингиПривет!
Два года назад я создал телеграмм-канал и начал постить туда всякое, что считал интересным. Изначально это было что-то вроде публичного дневника с регулярными и короткими заметками из моей студенческой жизни. После, я попробовал превратить этот канал в блог о современном искусстве, ну а пару месяцев назад понял, что не могу жить без любимой айтишечки и начал постить в канал новости из мира Data Science и ИИ.
I в LLM означает Intelligence
2024-08-18 в 9:00, admin, рубрики: bug bounty, curl, llm, ruvds_перевод, искусственный интеллект, машинное обучение, охота на баги, языковая модель
Я уже давно ничего не писал об ИИ или том, как мы (не) используем его для разработки в нашем проекте curl. Больше откладывать нельзя. Хочу продемонстрировать вам наиболее значительный эффект, который ИИ может оказать на curl сегодня, подкрепив его примерами.Читать полностью »
Использование ИИ и векторного поиска в Azure Cosmos DB для MongoDB vCore
2024-08-16 в 7:21, admin, рубрики: Cosmos DB интеграция, python, машинное обучение, Обработка естественного языка (NLP)В этой статье описывается встроенная функция векторного поиска в Cosmos DB для MongoDB vCore, а также приводится краткое руководство по ее исследованию с использованием кода Python.
Недавно Microsoft объявила о внедрении функциональности векторного поиска в Azure Cosmos DB для MongoDB vCore. Эта функция расширяет возможности Cosmos DB, позволяя разработчикам выполнять сложные поиски по сходству в многомерных данных, что особенно полезно в приложениях на основе RAG , системах рекомендаций, поиске изображений и документов и т. д.
Как нейросети выдают кредиты?
2024-08-15 в 19:40, admin, рубрики: python, TensorFlow, банки, как банки выдают кредиты, кредиты, машинное обучение, нейросети и кредиты, скоринг, финансы
Ни для кого не секрет, что кредитный скоринг — это вполне распространенная практика оценки заемщика. Чтобы условный чернорабочий с зарплатой 40 тысяч не взял 5 ипотек, а страна не превратилась в одну большую "Игру на понижение"...
И, в том числе ни для кого не секрет, что в современном мире лимит кредитной карты начисляет не банковский сотрудник, но нейросеть или попросту алгоритм машинного обучения.
Сверхчеловеческий ИИ на основе открытых систем: Утопия или антиутопия?
2024-08-12 в 14:35, admin, рубрики: AlphaGo, poetry, искуственный интеллект, машинное обучение, обучение с подкреплением, открытые модели, открытые системы, сверхчеловеческий ииВведение
В последние годы наблюдается значительный рост общих возможностей искусственного интеллекта, однако, создание открытых систем ИИ, которые постоянно самосовершенствуются, остается недостижимым.
В этой статье приводятся подтверждения того, что сейчас есть все необходимые компоненты для достижения открытости в ИИ-системах с точки зрения человеческого наблюдателя, а также доказывается, что такая открытость является важнейшим свойством сверхчеловеческого искусственного интеллекта (ASI).
Как дообучать LLM с помощью Supervised Fine-Tuning
2024-08-12 в 13:34, admin, рубрики: data annotation, data labeling, dataset, Fine-tuning, llm, SFT, машинное обучение, разметка данных
Обычно большие языковые модели (large language model, LLM) обучают в несколько этапов, включающих предварительное обучение и множество этапов fine-tuning (см. ниже). Предварительное обучение — это дорогостоящий процесс (например, требующий многих сотен тысяч долларов на вычислительные ресурсы), однако fine-tuning модели LLM (или контекстное обучение) по сравнению с этим гораздо дешевле (например, сотни долларов или даже меньше). Учитывая широкую доступность и бесплатность (даже для коммерческого использования) предварительно обученных LLM (например, MPT, Falcon или LLAMA-2), мы можем создавать большой спектр мощных приложений благодаря fine-tuning моделей под нужные задачи.
Этапы обучения LLM
На текущем этапе исследований ИИ одним из самых широко применяемых видов fine-tuning моделей LLM стал supervised fine-tuning (SFT). При этой методике курируемый датасет высококачественных выходных данных LLM применяется для непосредственного fine-tuning модели. SFT прост и дёшев в использовании, это полезный инструмент выравнивания языковых моделей, ставший популярным даже за пределами исследовательского сообщества опенсорсных LLM. В этой статье мы вкратце расскажем о принципах SFT, рассмотрим исследования по этой теме и приведём примеры того, как практикующие специалисты могут с лёгкостью пользоваться SFT, написав всего несколько строк кода на Python.
Читать полностью »