Сегодня Apple выпустили Openly.
- Новое семейство LM с открытым исходным кодом для обучения моделей и логического вывода
- Работает наравне с OLMo, но требует в 2 раза меньше токенов для обучения
- Модели для различных задач, включая базовые модели (например, CLIP и LLM), классификацию объектов, обнаружение объектов и семантическую сегментацию.
Cписок моделей и подробная информации о каждой из них:
- OpenELM-270M
- OpenELM-450M
- OpenELM-1_1B
- OpenELM-3B
- OpenELM-270M-Instruct
- OpenELM-450M-Instruct
- OpenELM-1_1B-Instruct
- OpenELM-3B-Instruct
• gitHub: https://github.com/apple/corenet
• hf: https://huggingface.co/apple/OpenELM
• abs: https://arxiv.org/abs/2404.14619
@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👍11❤3
🖼 HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models 🦊
Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion.
Его можно интегрировать в конвейеры diffusion, добавив всего одну строку кода!
• page: https://hidiffusion.github.io
• paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528
• code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion
•colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion.
Его можно интегрировать в конвейеры diffusion, добавив всего одну строку кода!
pip3 install hidiffusion• page: https://hidiffusion.github.io
• paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528
• code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion
•colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing
@ai_machinelearning_big_data
👍21🔥5❤4
PyTorch 2.3 is here 😎🔥
Вышел PyTorch 2.3.
В PyTorch 2.3 реализована поддержка пользовательских ядер Triton в torch.compile, что позволяет пользователям переносить свои собственные ядра Triton без снижения производительности или сбоев в графике.
Triton – это языковой компилятор для создания сильно оптимизированных ядер CUDA.
В этом выпуске зафиксировано 3393 изменений.
Полный список обновлений: https://pytorch.org/blog/pytorch2-3/
@ai_machinelearning_big_data
Вышел PyTorch 2.3.
В PyTorch 2.3 реализована поддержка пользовательских ядер Triton в torch.compile, что позволяет пользователям переносить свои собственные ядра Triton без снижения производительности или сбоев в графике.
Triton – это языковой компилятор для создания сильно оптимизированных ядер CUDA.
В этом выпуске зафиксировано 3393 изменений.
Полный список обновлений: https://pytorch.org/blog/pytorch2-3/
@ai_machinelearning_big_data
👍37🔥16❤5❤🔥3
Полученные стартапом изображения мгновенно преобразуются в анонимные статистические данные, обрабатываемые локально за 100 мс. Стартап не хранит изображения или личные данные, а только статистические данные.
Кстати, в начале 2024 года корпорация купила стартап WaveOne, который предлагает ИИ-алгоритм для сжатия видео.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍11❤7🤔6
🔥 FlowMap: High-Quality Camera Poses, Intrinsics, and Depth via Gradient Descent
Массачусетский технологический университет представил FlowMap.
Это новый комплексный дифференцируемый метод для реконструкции 3D сцены, который позволяет точно задать ракурсы камеры, характеристики движения и глубину видеоряда для каждого кадра.
FlowMap позволяет создавать реалистичные ракурсы на 360°.
• Github: https://github.com/dcharatan/flowmap
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.15259
• Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1PqByQSfzyLjfdZZDwn6RXIECso7WB9IY
@ai_machinelearning_big_data
Массачусетский технологический университет представил FlowMap.
Это новый комплексный дифференцируемый метод для реконструкции 3D сцены, который позволяет точно задать ракурсы камеры, характеристики движения и глубину видеоряда для каждого кадра.
FlowMap позволяет создавать реалистичные ракурсы на 360°.
• Github: https://github.com/dcharatan/flowmap
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.15259
• Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1PqByQSfzyLjfdZZDwn6RXIECso7WB9IY
@ai_machinelearning_big_data
👍26🔥8❤4
⚡️ UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression Recognition
Модель распознавания математических выражений (MER).
git clone https://github.com/opendatalab/UniMERNet.git
• Github: https://github.com/opendatalab/unimernet
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.15254
• HF: https://huggingface.co/wanderkid/unimernet
@ai_machinelearning_big_data
Модель распознавания математических выражений (MER).
git clone https://github.com/opendatalab/UniMERNet.git
• Github: https://github.com/opendatalab/unimernet
• Paper: https://arxiv.org/abs/2404.15254
• HF: https://huggingface.co/wanderkid/unimernet
@ai_machinelearning_big_data
👍26🔥7❤3
OpenBioLLM-Llama3-70B и 8B: самые эффективные и доступные на сегодняшний день Lms в области медицины! 🩺 💊 🧬
Превосходит таких гигантов индустрии, как GPT-4, Gemini, Meditron-70B, Med-PaLM-1 и Med-PaLM-2, в области биомедицины. 🏥 📈 🌟
OpenBioLLM-70B достигает SOTA и является новым достижением для моделей такого размера.
Модель OpenBioLLM-8B превосходит даже GPT-3.5, Gemini и Meditron-70B! 🚀
- 70B : https://huggingface.co/aaditya/OpenBioLLM-Llama3-70B
- 8B : https://huggingface.co/aaditya/OpenBioLLM-Llama3-8B
- Таблица лидеров в области медицины: https://huggingface.co/spaces/openlifescienceai/open_medical_llm_leaderboard
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍31🔥7❤4
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27🔥9❤7
⚡️ Команда PyTorch разрабатывает библиотеку для обучения LLM под названием torch titan.
Сегодня библиотека стала общедоступной на GitHub, но она все еще находится в предрелизном состоянии и активно разрабатывается.
- Ссылка на библиотеку: https://github.com/pytorch/torchtitan
- Туториал по работе с torch titan: https://www.youtube.com/watch?v=ee5DOEqD35I
Библиотека создана для предварительного обучения моделей, а для файнтюнига у PyTorch есть еще одна библиотека torchtune:
https://github.com/pytorch/torchtune
@ai_machinelearning_big_data
Сегодня библиотека стала общедоступной на GitHub, но она все еще находится в предрелизном состоянии и активно разрабатывается.
- Ссылка на библиотеку: https://github.com/pytorch/torchtitan
- Туториал по работе с torch titan: https://www.youtube.com/watch?v=ee5DOEqD35I
Библиотека создана для предварительного обучения моделей, а для файнтюнига у PyTorch есть еще одна библиотека torchtune:
https://github.com/pytorch/torchtune
@ai_machinelearning_big_data
👍41🔥26❤4