Новостной дайджест

✔️ Salesforce представила Industries AI: 100+ готовых возможностей искусственного интеллекта для решения задач в 15 отраслях бизнеса.

Salesforce Industries AI использует ИИ для автоматизации задач, специфичных для каждой отрасли: финансы, медицина, автотранспорт, энергетика, логистика т.д. Клиенты могут воспользоваться готовыми шаблонами и использовать ИИ с помощью моделей данных, релевантных для конкретной отрасли, а также собственных данных и метаданных - например, медицинских карт, баз данных доноров или телематических систем - для получения релевантных и контекстных результатов и выводов.

Помимо новых функций, Salesforce акцентирует доступность Industries AI, которая встроена в каждую из 15 отраслевых облачных платформ Salesforce. Большинство функций станут общедоступны к октябрю 2024 года и февралю 2025 года, при этом Salesforce планирует добавлять новые возможности в рамках трех ежегодных релизов.
salesforce.com

✔️ NotebookLM: экспериментальная RAG-функция Google, которая делает подкаст из любого документа, текста или URL.

Google NotebookLM позволяет загружать до 100 документов объемом до 200 000 слов каждый и генерировать на их основе : краткое содержание, FAQ, инструкцию по изучению темы и т. д.
С недавним обновлением, сервис получил усовершенствование: теперь Google NotebookLM может генерировать подкасты (с мужским и женским ведущим) из ваших файлов, текста или URL. Генерация ролевого подкаста доступна только для английского языка, качество генерации речи очень высокое.

Попробовать: зайдите на notebooklm.google.com, загрузите любой документ, текст или укажите URL материала. Затем нажмите Notebook Guide справа от поля ввода и выберите Generate в разделе Audio Overview.
techcrunch.com

✔️ Anthropic добавила "Workspaces" в консоли API для команд.

Рабочие пространства — это уникальные среды, позволяющие организовать ресурсы, упростить управление доступом и настроить индивидуальные лимиты расходов и скорости на более детальном уровне.

С помощью рабочих пространств пользователи могут устанавливать ограничения расходов на уровне рабочего пространства, группировать связанные ресурсы, управлять ограничениями скорости, оптимизировать управление доступом и отслеживать использование API.
anthropic.com

✔️ Adobe анонсировала генерацию видео в своих продуктах в этом году.

Adobe анонсировала набор инструментов для создания видео с использованием искусственного интеллекта, которые будут доступны как в Premiere Pro, так и на отдельном веб-сайте. 
Firefly Video, так называется модель, предлагает три основных функции: Generative Extend, Text to Video и Image to Video. Generative Extend добавляет к существующему видео два секунды, а Text to Video и Image to Video создают видео продолжительностью пять секунд на основе текстовых или изображений подсказок. 

Adobe не назвала точную дату запуска, но указала, что функции, основанные на модели Firefly Video, станут доступны до конца 2024 года.
techcrunch.com

✔️ Stanford Research: AI-ресечеры превосходят человеческих экспертов в генерировании новых идей.

Исследование, проведенное Стэнфордским университетом, сравнило способность больших языковых моделей и экспертов-людей генерировать инновационные научные идеи.

Идеи, генерируемые LLM, были признаны более новыми, чем идеи, предложенные экспертами-людьми. Этот вывод был сделан на основе масштабного эксперимента с участием более 100 специалистов по NLP.

Эксперты не только генерировали собственные идеи, но и оценивали как идеи, созданные ИИ, так и идеи, предложенные людьми, не зная их авторства. Результаты показали, что идеи, сгенерированные ИИ, получили более высокие оценки за новизну (p < 0,05) по сравнению с идеями, написанными людьми.

Важно отметить, что исследователи также обнаружили, что идеи ИИ были оценены как менее осуществимые, чем идеи, предложенные людьми. Это говорит о том, что, хотя ИИ может генерировать новые идеи, они могут быть не так легко реализуемы на практике.
arxiv.org


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Nyuntam: Многофункциональный Toolkit для LLM и VLM.

Nyuntam - это набор инструментов для оптимизации, адаптации и ускорения моделей разной модальности в различных сферах применения. Nyuntam умеет обрезать (pruning), квантовать, дистиллировать, выполнять тонкую настройку под конкретные задачи с использованием методов (Q)LoRA, (Q)SSF и др.

Набор состоит из нескольких подмодулей, каждый из которых нацелен на решение конкретных задач:

🟢Text Generation: сжатие текстовых LLM;
🟢Vision: сжатие и оптимизация VLM;
🟢Adapt: модуль для тонкой настройки и трансферного обучения LLM и VLM с использованием PEFT и параллелизма GPU.

Каждый подмодуль в Nyuntam требует YAML-файл, который определяет все необходимые гиперпараметры и конфигурации для запуска задачи.
Примеры и шаблоны этих YAML-файлов можно найти в каждом подмодуле репозитория. Для более подробных сведений о параметрах и вариантах использования обратитесь к подробной документации проекта.

Практические примеры задач с детальными туториалами:

🟢Максимизация математической производительности для экстремального сжатия: 2-bit Llama3-8b;

🟢4-bit квантование Llama3.1-8b с акселерацией для задач текстовой генерации;

🟢2-х кратное уменьшение размера Llama3.1 70B методом Fluctuation-based Adaptive Structured Pruning;

🟢Ускорение TensorRT LLM до 2,5 раз: эффективное 4-8-4 квантование Llama3.1-8b;

🟢Ускорение 4-битной квантованной модели Llama;

🟠Обрезка YOLOX с помощью MMRazor;

🟠8-bit CPU квантование ResNet50 с помощью NNCF на датасете CIFAR-10;

🟠Сегментация с помощью SegNeXt набора данных городских пейзажей с помощью SSF;

🟢Файнтюн RTMDet на наборе данных face-det с помощью LoRA и DDP;

🟢Файнтюн T5 large с помощью QLoRA на наборе данных XSUM;

🟢Файнтюн Llama3-8b с помощью QDoRA и FSDP.

▶️Установка и запуск:

# Clone the Repository
git clone --recursive https://github.com/nyunAI/nyuntam.git
cd nyuntam

# Create & activate venv
python3 -m venv {ENVIRONMENT_NAME}
source {ENVIRONMENT_NAME}/bin/activate

# Install packages
# for text_generation
pip install -r text_generation/requirements.txt 
# for vision
pip install -r vision/requirements.txt 
# for nyuntam_adapt
pip install -r nyuntam_adapt/requirements.txt 

# run an experiment
python main.py --yaml_path {path/to/recipe.yaml}

🟡Документация
🖥Github [ Stars: 32 | Issues: 1 | Forks: 1]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #NynAI #MLTool #LLM #VLM