FlagEmbedding
FlagEmbedding can map any text to a low-dimensional dense vector which can be used for tasks like retrieval, classification, clustering, or semantic search. And it also can be used in vector databases for LLMs.
FlagEmbedding позволяет преобразовать любой текст в плотный низкоразмерный вектор, который может быть использован для решения таких задач, как поиск, классификация, кластеризация или семантический поиск. Кроме того, он может быть использован в векторных базах данных для LLM.
🖥 Github: https://github.com/flagopen/flagembedding
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2309.07597v1.pdf
⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/beir
ai_machinelearning_big_data
FlagEmbedding can map any text to a low-dimensional dense vector which can be used for tasks like retrieval, classification, clustering, or semantic search. And it also can be used in vector databases for LLMs.
FlagEmbedding позволяет преобразовать любой текст в плотный низкоразмерный вектор, который может быть использован для решения таких задач, как поиск, классификация, кластеризация или семантический поиск. Кроме того, он может быть использован в векторных базах данных для LLM.
pip install -U FlagEmbeddingai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍6🔥6🥱1
💥 MMICL: Empowering Vision-language Model with Multi-Modal In-Context Learning
MMICL is a multimodal vision-language model with the ability to analyze and understand multiple images, as well as follow instructions.
MMICL - это хорошо продуманная модель с датасетом, которая позволяет беспрепятственно интегрировать визуальный и текстовый контекст в чередующемся виде для разработки
крупных мультимодальных моделей.
🖥 Github: https://github.com/haozhezhao/mic
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.07915v1
⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench
ai_machinelearning_big_data
MMICL is a multimodal vision-language model with the ability to analyze and understand multiple images, as well as follow instructions.
MMICL - это хорошо продуманная модель с датасетом, которая позволяет беспрепятственно интегрировать визуальный и текстовый контекст в чередующемся виде для разработки
крупных мультимодальных моделей.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16🔥5❤1🥰1
🔥Free Certification Courses from Microsoft to try in 2023:
Бесплатные сертификационные курсы от Microsoft, которые можно пройти в 2023 году.
1. Get started with Microsoft data analytics
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft
2. Prepare data for analysis with Power BI
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/prepare-data-power-bi
3. Model data with Power BI
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/model-data-power-bi
4. Build Power BI visuals and reports
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-power-bi-visuals-reports
5. Data analysis in Power BI
https://coursya.com/product/microsoft-power-bi-data-analyst
6. Visualize data in Power BI
https://coursya.com/product/build-power-bi-visuals-and-reports-training
7. Model data in Power BI
https://coursya.com/product/power-bi-for-beginners-designing-a-data-model
8. Prepare data for analysis
https://coursya.com/product/prepare-data-for-analysis-training
9. Get started with Microsoft data analytics
https://coursya.com/product/get-started-with-microsoft-data-analytics-training
10. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
https://coursya.com/product/microsoft-certified-power-bi-data-analyst-associate-certifications
ai_machinelearning_big_data
Бесплатные сертификационные курсы от Microsoft, которые можно пройти в 2023 году.
1. Get started with Microsoft data analytics
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/data-analytics-microsoft
2. Prepare data for analysis with Power BI
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/prepare-data-power-bi
3. Model data with Power BI
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/model-data-power-bi
4. Build Power BI visuals and reports
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-power-bi-visuals-reports
5. Data analysis in Power BI
https://coursya.com/product/microsoft-power-bi-data-analyst
6. Visualize data in Power BI
https://coursya.com/product/build-power-bi-visuals-and-reports-training
7. Model data in Power BI
https://coursya.com/product/power-bi-for-beginners-designing-a-data-model
8. Prepare data for analysis
https://coursya.com/product/prepare-data-for-analysis-training
9. Get started with Microsoft data analytics
https://coursya.com/product/get-started-with-microsoft-data-analytics-training
10. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
https://coursya.com/product/microsoft-certified-power-bi-data-analyst-associate-certifications
ai_machinelearning_big_data
👍9🔥6❤4🖕1
🫦 HDTR: A Real-Time High-Definition Teeth Restoration Network for Arbitrary Talking Face Generation Methods
Talking Face Generation - новый проект для реконструкции движений лица для достижения высокой естественности движений губ из аудио.
🖥 Github: https://github.com/yylgoodlucky/HDTR-Net
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.07495v1
⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/lrs2
ai_machinelearning_big_data
Talking Face Generation - новый проект для реконструкции движений лица для достижения высокой естественности движений губ из аудио.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀Breathing New Life into 3D Assets with Generative Repainting
Новая модель. которая переносит возможности генеративных моделей 2D-изображений, таких как Stable Diffusion, в 3D. Проект позволяет получить яркие генерации 3D-объектов в различных категориях форм.
🖥 Github: https://github.com/kongdai123/repainting_3d_assets
☑️ Demo: https://www.obukhov.ai/repainting_3d_assets
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/18mDpuYO5TuI6tSkQk9ls2rS9sciNpR-c?usp=sharing
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.08523v1
⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/shapenet
ai_machinelearning_big_data
Новая модель. которая переносит возможности генеративных моделей 2D-изображений, таких как Stable Diffusion, в 3D. Проект позволяет получить яркие генерации 3D-объектов в различных категориях форм.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍5🔥4
🦙 LLaVA: Large Language and Vision Assistant
LLaVA - новая комплексная мультимодальная модель, которая подробно объяснит любое изображение
🖥 Github: https://github.com/haotian-liu/LLaVA
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2309.09958v1.pdf
⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu
ai_machinelearning_big_data
LLaVA - новая комплексная мультимодальная модель, которая подробно объяснит любое изображение
git clone https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git
cd LLaVAai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18🔥5❤3😁1
⛓️🛠️ ChainForge: A Visual Toolkit for Prompt Engineering and LLM Hypothesis Testing
Среда визуального программирования с открытым исходным кодом для создания промптов, проведения экспериментов и оперативной оценки LLM.
🖥 Github: https://github.com/ianarawjo/ChainForge
⭐️ Project: https://chainforge.ai
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.09128v1
ai_machinelearning_big_data
Среда визуального программирования с открытым исходным кодом для создания промптов, проведения экспериментов и оперативной оценки LLM.
pip install chainforgeai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥5❤2😁2
Artificial market simulation is a multi-agent simulation and run virtual markets on your computer.
Имитация искусственных рынков - это многоагентное моделирование и запуск виртуальных рынков на вашем компьютере. На искусственных рынках существуют виртуальные рынки и виртуальные агенты, имитирующие реальных трейдеров.
С помощью искусственного моделирования рынков мы можем анализировать механизмы того, что происходит на реальных рынках.
$ pip install pamsai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19👍12🔥3
Fuzzer maintains over 90% attack success rate against ChatGPT and Llama-2 models.
Новый фреймворк для фаззинга , созданный на основе фреймворка AFL. Вместо ручного проектирования fuzzer автоматизирует генерацию шаблонов джейлбрейка для LLM.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🔥4❤2
🚀Break-A-Scene: Extracting Multiple Concepts from a Single Image
Given method can learn a distinct token for each concept, and use natural language guidance to re-synthesize the individual concepts or combinations of them in various contexts
Новый Фреймворк от Google для декомпозиции сцен из изображений .
🖥 Github: https://github.com/google/break-a-scene
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2305.16311
⏩ Project: https://omriavrahami.com/break-a-scene/
📌 Video: https://www.youtube.com/watch?v=-9EA-BhizgM
ai_machinelearning_big_data
Given method can learn a distinct token for each concept, and use natural language guidance to re-synthesize the individual concepts or combinations of them in various contexts
Новый Фреймворк от Google для декомпозиции сцен из изображений .
📌 Video: https://www.youtube.com/watch?v=-9EA-BhizgM
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤2🔥2
🏆 LongLoRA: Efficient Fine-tuning of Long-Context Large Language Models
13B and 70B 32k models with the supervised fine-tuning, which is feasible for long context
LongLoRA - эффективный подход к файнтюнингу, позволяющий расширить размер контекста предварительно обученных больших языковых моделей (БЯМ) при ограниченных вычислительных затратах.
🖥 Github: https://github.com/dvlab-research/longlora
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.12307v1
⭐️ Demo: https://b3cfcf9e79ff42df5f.gradio.live/
⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pg-19
ai_machinelearning_big_data
13B and 70B 32k models with the supervised fine-tuning, which is feasible for long context
LongLoRA - эффективный подход к файнтюнингу, позволяющий расширить размер контекста предварительно обученных больших языковых моделей (БЯМ) при ограниченных вычислительных затратах.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22❤2🔥2