Forwarded from Den4ik Research
RUPhon - новый открытый IPA фонемизатор для русского языка!
Совместно с @intexcp мы разработали RUPhon - библиотеку для фонемизации русского текста, использующую модели RUAccent-encoder. Модель поддерживает два языка: русский и английский.
Ключевые особенности
1. Модель может обрабатывать ударения на входе
2. Модель имеет относительно небольшой размер (от 55 до 120 мегабайт)
Метрики (F1)
charsiuG2P -> 0.9236
Omogre -> 0.9601
ru_g2p_ipa_bert_large -> 0.9868
RUPhon-small -> 0.9970
RUPhon-big -> 0.9990
А если вы хотите автоматически расставлять ударения, установите RUAccent и используйте его вместе с RUPhon!
Ссылка на библиотеку: https://github.com/Den4ikAI/ruphon
Донат: https://pay.cloudtips.ru/p/b9d86686
@den4ikresearch
Совместно с @intexcp мы разработали RUPhon - библиотеку для фонемизации русского текста, использующую модели RUAccent-encoder. Модель поддерживает два языка: русский и английский.
Ключевые особенности
1. Модель может обрабатывать ударения на входе
2. Модель имеет относительно небольшой размер (от 55 до 120 мегабайт)
Метрики (F1)
charsiuG2P -> 0.9236
Omogre -> 0.9601
ru_g2p_ipa_bert_large -> 0.9868
RUPhon-small -> 0.9970
RUPhon-big -> 0.9990
А если вы хотите автоматически расставлять ударения, установите RUAccent и используйте его вместе с RUPhon!
Ссылка на библиотеку: https://github.com/Den4ikAI/ruphon
Донат: https://pay.cloudtips.ru/p/b9d86686
@den4ikresearch
Forwarded from Градиент обреченный (Sergei Averkiev)
🔺 Transformer Explainer
Классная интерактивная визуализация про то, как работает трансформер.
Можно покрутить температуру и посмотреть как меняются вероятности распределения следующего токена. Можно вбить свой текст. Можно просто почитать статью под диаграммой.
Напомню также про классическую статью Illustrated Transformer
👉 Визуализация | GitHub | Видео
Классная интерактивная визуализация про то, как работает трансформер.
Можно покрутить температуру и посмотреть как меняются вероятности распределения следующего токена. Можно вбить свой текст. Можно просто почитать статью под диаграммой.
Напомню также про классическую статью Illustrated Transformer
👉 Визуализация | GitHub | Видео
Forwarded from Voice stuff
Лучший superresolution, который мне доводилось использовать.
Изображение слева во что только не преваращалось. И в белых, и в азиаток, и в аниме-гёрл. Вот эта моделька пока первая на моей памяти, которая достоверно восстанавливает это лицо. И с другими тоже хорошо работает.
https://arxiv.org/pdf/2401.13627
https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR
Попробовать можно вот тут
https://supir.suppixel.ai
Изображение слева во что только не преваращалось. И в белых, и в азиаток, и в аниме-гёрл. Вот эта моделька пока первая на моей памяти, которая достоверно восстанавливает это лицо. И с другими тоже хорошо работает.
https://arxiv.org/pdf/2401.13627
https://github.com/Fanghua-Yu/SUPIR
Попробовать можно вот тут
https://supir.suppixel.ai
Forwarded from Things I read: учитель информатики
хочу в среду и четверг провести ещё несколько созвонов по часу, на которых научу вас курсорить с помощью этого прототипа
или мб попробуем replit agent
если у вас есть идея веб-приложения, и вы:
— заблокированы так как не знаете с чего начать
— не верите, что LLMки уже научились писать код, и боитесь пробовать
— не можете локально настроить среду разработчика, потому что не хватает скиллов
— не понимаете, как декомпозировать задачу на маленькие итерации, из которых можно закодить весь проект, не изучая программирование
то пишите в лс и предлагайте время в среду или в четверг (утром-днём по москве)
@vitalypavlenko
или мб попробуем replit agent
если у вас есть идея веб-приложения, и вы:
— заблокированы так как не знаете с чего начать
— не верите, что LLMки уже научились писать код, и боитесь пробовать
— не можете локально настроить среду разработчика, потому что не хватает скиллов
— не понимаете, как декомпозировать задачу на маленькие итерации, из которых можно закодить весь проект, не изучая программирование
то пишите в лс и предлагайте время в среду или в четверг (утром-днём по москве)
@vitalypavlenko
ChatGPT
ChatGPT - Идеи веб-приложений по сложности
A conversational AI system that listens, learns, and challenges
#ml #classification #bert #howto
Неплохое хауту по обучению с нуля классификатора. Всё же полезнее, чем в 2024 году на MNIST тренироваться, или на спам-классификаторах из 2007.
Неплохое хауту по обучению с нуля классификатора. Всё же полезнее, чем в 2024 году на MNIST тренироваться, или на спам-классификаторах из 2007.
Sebastianraschka
Building A GPT-Style LLM Classifier From Scratch
Finetuning a GPT Model for Spam Classification
#offtop #генетика
На Медузе на редкость потрясающего качества научно-популярная статья в категории "тут Нобелевку дали, объясняем".
На мой взгляд, прекрасно развивает и дополняет то лучшее с уроков биологии в школе почти двадцать лет назад, что нам давали в рамках "вот учебник, а вот что с тех пор исследовали".
На Медузе на редкость потрясающего качества научно-популярная статья в категории "тут Нобелевку дали, объясняем".
На мой взгляд, прекрасно развивает и дополняет то лучшее с уроков биологии в школе почти двадцать лет назад, что нам давали в рамках "вот учебник, а вот что с тех пор исследовали".
Meduza
Полвека назад многим ученым казалось, что биологию наконец удалось подчинить простым законам логики. Лауреаты Нобелевской премии…
В 2024 году Нобелевскую премию по физиологии и медицине присудили американским ученым Виктору Эмбросу и Гэри Равкуну за «открытие микроРНК и исследование их роли в посттранскрипционной регуляции экспрессии генов». Работы лауреатов, хоть и связаны с практической…
Forwarded from Vladimir Protasov
Беглый гуглеж говорит вот чего: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1cjvva9/llama_3_70b_3_k_s_partial_offload_possibleexcept/
Reddit
From the LocalLLaMA community on Reddit
Explore this post and more from the LocalLLaMA community
Forwarded from Системный Блокъ
Горький урок ABBYY: как лингвисты проиграли последнюю битву за NLP
Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более глубокой истории. Закат ABBYY — это фиксация проигрыша последней битвы лингвистов за автоматическую обработку языка. Мир Data Science победил. Главный редактор «Системного Блока» Даниил Скоринкин, работавший ABBYY в 2013–2017, подводит итоги и пытается сформулировать уроки из этой истории.
Что за ABBYY и при чем тут лингвисты и NLP?
История ABBYY началась в 1989 году, когда студент МФТИ Давид Ян решил сделать электронный словарь для подготовки к экзамену. Так появились Lingvo, а затем — система распознавания символов FineReader. Продукты ABBYY развивались, и компания стала глобальным лидером оптического распознавания в 1990-е и 2000-е. Затем ABBYY двинулась покорять машинный перевод.
На вооружение они взяли идеи известных лингвистов — в первую очередь Модели «Смысл ⇔ Текст» (прочитать о ней можно в нашем интервью с И. А. Мельчуком). Амбиция была в том, чтобы разобрать человеческие языки как формальные структуры на базе семантической иерархии. Но естественный язык устроен противоречиво и постоянно изменяется, подход оказался негибким и немасштабируемым
Что пошло не так?
В 2006-м появилась первая версия Google Translate. Она была несовершенной, но главное, что в ней был другой — статистический — подход. И масштабируемость. Для её улучшения не нужны были сотни лингвистов, только еще больше примеров перевода. В 2010-х стало ясно, что никаких шансов тягаться с Google Translate у ABBYY не было. С перевода ABBYY переключилась на задачи информационного поиска и извлечения информации из текста, но и там столкнулась с теми же проблемами: описания языка на базе лингвистической теории оказались немасштабируемыми, а решения уступали подходам на основе чистого машинного обучения.
C новой проблемой компания столкнулась весной 2022 – им пришлось выехать из России, чтобы сохранить зарубежных клиентов. Следующим ударом стали большие языковые модели, который научились лучше и быстрее выполнять те же задачи, что и классические системы распознавания от ABBYY. Сейчас от компании осталась только вывеска, действующие продукты и небольшое количество менеджеров и специалистов по продажам.
Какие уроки мы извлекаем?
За 70 лет исследований ИИ стало ясно, что самые общие методы, опирающиеся на масштабирование вычислений, намного эффективнее всех остальных. А желание ABBYY сделать универсальную NLP-систему с опорой на лингвистическую теорию оказалось утопией.
И всё-таки ABBYY успела сделать много важного: открывала кафедры на Физтехе и в РГГУ, оцифровывала наследия Льва Толстого и архива Большого театра. А еще благодаря ей появился «Системный Блокъ», ведь сооснователи издания познакомились именно там. И именно там вы сможете прочитать полную версию поста с мемами и более детальным описанием цифровой «Вавилонской башни», которую пыталась строить ABBYY.
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более глубокой истории. Закат ABBYY — это фиксация проигрыша последней битвы лингвистов за автоматическую обработку языка. Мир Data Science победил. Главный редактор «Системного Блока» Даниил Скоринкин, работавший ABBYY в 2013–2017, подводит итоги и пытается сформулировать уроки из этой истории.
Что за ABBYY и при чем тут лингвисты и NLP?
История ABBYY началась в 1989 году, когда студент МФТИ Давид Ян решил сделать электронный словарь для подготовки к экзамену. Так появились Lingvo, а затем — система распознавания символов FineReader. Продукты ABBYY развивались, и компания стала глобальным лидером оптического распознавания в 1990-е и 2000-е. Затем ABBYY двинулась покорять машинный перевод.
На вооружение они взяли идеи известных лингвистов — в первую очередь Модели «Смысл ⇔ Текст» (прочитать о ней можно в нашем интервью с И. А. Мельчуком). Амбиция была в том, чтобы разобрать человеческие языки как формальные структуры на базе семантической иерархии. Но естественный язык устроен противоречиво и постоянно изменяется, подход оказался негибким и немасштабируемым
Что пошло не так?
В 2006-м появилась первая версия Google Translate. Она была несовершенной, но главное, что в ней был другой — статистический — подход. И масштабируемость. Для её улучшения не нужны были сотни лингвистов, только еще больше примеров перевода. В 2010-х стало ясно, что никаких шансов тягаться с Google Translate у ABBYY не было. С перевода ABBYY переключилась на задачи информационного поиска и извлечения информации из текста, но и там столкнулась с теми же проблемами: описания языка на базе лингвистической теории оказались немасштабируемыми, а решения уступали подходам на основе чистого машинного обучения.
C новой проблемой компания столкнулась весной 2022 – им пришлось выехать из России, чтобы сохранить зарубежных клиентов. Следующим ударом стали большие языковые модели, который научились лучше и быстрее выполнять те же задачи, что и классические системы распознавания от ABBYY. Сейчас от компании осталась только вывеска, действующие продукты и небольшое количество менеджеров и специалистов по продажам.
Какие уроки мы извлекаем?
За 70 лет исследований ИИ стало ясно, что самые общие методы, опирающиеся на масштабирование вычислений, намного эффективнее всех остальных. А желание ABBYY сделать универсальную NLP-систему с опорой на лингвистическую теорию оказалось утопией.
И всё-таки ABBYY успела сделать много важного: открывала кафедры на Физтехе и в РГГУ, оцифровывала наследия Льва Толстого и архива Большого театра. А еще благодаря ей появился «Системный Блокъ», ведь сооснователи издания познакомились именно там. И именно там вы сможете прочитать полную версию поста с мемами и более детальным описанием цифровой «Вавилонской башни», которую пыталась строить ABBYY.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Системный Блокъ
Горький урок ABBYY: как лингвисты проиграли последнюю битву за NLP - Системный Блокъ
Недавно СМИ облетела новость об увольнении всех российских программистов из компании ABBYY (тоже в прошлом российской, а теперь уже совсем нет). Теперь, когда страсти вокруг обсуждения дискриминации сотрудников по паспорту улеглись, хочется поговорить о более…
❤3
#ml #infrastructure Хорошая большая статья про обучение действительно больших моделей на большой инфраструктуре.
При всём при том оставляет некоторое ощущение – "а к чему это всё"?
Даже удивительно, что популярная статья читается как научная статья старой школы, когда проблемы поставлены, а решений толком не предвидится, типа живите с этим.
При всём при том оставляет некоторое ощущение – "а к чему это всё"?
Даже удивительно, что популярная статья читается как научная статья старой школы, когда проблемы поставлены, а решений толком не предвидится, типа живите с этим.
SemiAnalysis
Multi-Datacenter Training: OpenAI’s Ambitious Plan To Beat Google’s Infrastructure
Gigawatt Clusters, Telecom Networking, Long Haul Fiber, Hierarchical & Asynchronous SGD, Distributed Infrastructure Winners Buildouts of AI infrastructure are insatiable due to the continued im…
Возможно, все уже давно прочли, но пусть будет для заметки.
Alibaba успешно обучила относительно небольшую (32 миллиарда параметров в самом крупном варианте) модель (Qwen-2.5-Coder).
Заметна тенденция, как и с Министрелями, делать относительно небольшие специализированные модели; также заметно желание умещаться в лимит видеопамяти популярных объёмов (24-40-48-80 Gb), и при этом заметен рост числа параметров в каждой категории.
Интересно, что в основном постере сравнения идут с очень свежими моделями: что было год назад, то давно прошло.
#ml #code #davinci github
Alibaba успешно обучила относительно небольшую (32 миллиарда параметров в самом крупном варианте) модель (Qwen-2.5-Coder).
Заметна тенденция, как и с Министрелями, делать относительно небольшие специализированные модели; также заметно желание умещаться в лимит видеопамяти популярных объёмов (24-40-48-80 Gb), и при этом заметен рост числа параметров в каждой категории.
Интересно, что в основном постере сравнения идут с очень свежими моделями: что было год назад, то давно прошло.
#ml #code #davinci github
VentureBeat
Qwen2.5-Coder just changed the game for AI programming—and it’s free
Alibaba's new AI coding assistant, Qwen2.5-Coder, challenges GPT-4o with state-of-the-art code generation, offering free and open-source AI tools to developers worldwide despite U.S. chip restrictions.
Forwarded from Ruadaptная комната
В продолжении наших экспериментов с адаптацией Qwen-2.5 моделей мы выпускаем RuadaptQwen-2.5-32B-Instruct (v1)! Вероятно самая большая открытая модель на данный момент, адаптированная на русский язык (в частности у нее один из наилучших токенайзеров среди открытых моделей для русского языка).
Модель была оценена на бенчмарке MERA (см. картинку).
Некоторая особенность сабмита на MERA в том, что в нем был использован кастомный промпт (есть в карточке сабмита), но для честного сравнения мы также добавили сабмит с исходной версией модели с таким же промптом.
Ссылка на модель:
https://huggingface.co/msu-rcc-lair/RuadaptQwen-32B-instruct
GGUF версия:
https://huggingface.co/msu-rcc-lair/RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF
Попробовать можно тут:
https://huggingface.co/spaces/RefalMachine/RuadaptQwen2.5
Будем рады фидбеку по достоинствам и недостатком модели.
Модель была оценена на бенчмарке MERA (см. картинку).
Некоторая особенность сабмита на MERA в том, что в нем был использован кастомный промпт (есть в карточке сабмита), но для честного сравнения мы также добавили сабмит с исходной версией модели с таким же промптом.
Ссылка на модель:
https://huggingface.co/msu-rcc-lair/RuadaptQwen-32B-instruct
GGUF версия:
https://huggingface.co/msu-rcc-lair/RuadaptQwen2.5-32B-instruct-GGUF
Попробовать можно тут:
https://huggingface.co/spaces/RefalMachine/RuadaptQwen2.5
Будем рады фидбеку по достоинствам и недостатком модели.
Despite its impressive output, generative AI doesn’t have a coherent understanding of the world | MIT News | Massachusetts Institute of Technology
https://news.mit.edu/2024/generative-ai-lacks-coherent-world-understanding-1105
#философия #llm
https://news.mit.edu/2024/generative-ai-lacks-coherent-world-understanding-1105
#философия #llm
MIT News
Despite its impressive output, generative AI doesn’t have a coherent understanding of the world
Large language models can achieve incredible performance on some tasks without having internalized a coherent model of the world or the rules that govern it, MIT researchers find. This means these models are likely to fail unexpectedly if they are deployed…
Forwarded from Градиентное погружение (Максим Герасимов)
🔥TensorRT-LLM
👉Ваш любимый нейронный ускоритель получил расширение!
TensorRT - движок, который применяет оптимизации для эффективного использования NVIDIA-GPU в Deep Learning.
Что интересного?
💡Интеграция с NVIDIA Triton Inference Server
💡Поддержка Multiple GPU
💡Python API (очень напоминает API HF)
💡Есть поддержка 17 моделей (с примерами): Blib2, LLaMa 1/2, GPT-like, StarCoder, Bert, etc
💡Поддержка квантизации: FP32, FP16, BF16, FP8, INT8, INT4
💡Beam-search & Greedy-search
... и многое другое!
Multi-head Attention (MHA), Multi-query Attention (MQA), Group-query Attention (GQA), In-flight Batching, Paged KV Cache for the Attention, Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism, INT4/INT8 Weight-Only Quantization (W4A16 & W8A16), SmoothQuant, GPTQ, AWQ, RoPE
@gradientdip
Конечно, сейчас проект сыроват, но все впереди
Github
Performance (не нашел сравнения с обычным TensorRT)
Документация
👉Ваш любимый нейронный ускоритель получил расширение!
TensorRT - движок, который применяет оптимизации для эффективного использования NVIDIA-GPU в Deep Learning.
Что интересного?
💡Интеграция с NVIDIA Triton Inference Server
💡Поддержка Multiple GPU
💡Python API (очень напоминает API HF)
💡Есть поддержка 17 моделей (с примерами): Blib2, LLaMa 1/2, GPT-like, StarCoder, Bert, etc
💡Поддержка квантизации: FP32, FP16, BF16, FP8, INT8, INT4
💡Beam-search & Greedy-search
... и многое другое!
Multi-head Attention (MHA), Multi-query Attention (MQA), Group-query Attention (GQA), In-flight Batching, Paged KV Cache for the Attention, Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism, INT4/INT8 Weight-Only Quantization (W4A16 & W8A16), SmoothQuant, GPTQ, AWQ, RoPE
@gradientdip
Конечно, сейчас проект сыроват, но все впереди
Github
Performance (не нашел сравнения с обычным TensorRT)
Документация
🔥1
Forwarded from Агенты ИИ | AGI_and_RL
Уверен, что многих интересует как вот там реализуются методы распределенного трейна, может кто-то хотел бы сам реализовать (а это очень полезно).
Ребята из HF 🤗 начали проект по учебной реализации таких методов (dataparallel, tensorparallel, pipelineparallel, contextparallel) :
https://github.com/huggingface/picotron
https://github.com/huggingface/picotron_tutorial
Вместе с проектом идут лекции на ютубе.
Это как проект nanoGPT по учебной реализации гптшки 2, чтобы разобраться, но он прям уже круто разросся и народ там уже наоптимизировал всякого, мб и тут крутое что-то будет
Ребята из HF 🤗 начали проект по учебной реализации таких методов (dataparallel, tensorparallel, pipelineparallel, contextparallel) :
https://github.com/huggingface/picotron
https://github.com/huggingface/picotron_tutorial
Вместе с проектом идут лекции на ютубе.
Это как проект nanoGPT по учебной реализации гптшки 2, чтобы разобраться, но он прям уже круто разросся и народ там уже наоптимизировал всякого, мб и тут крутое что-то будет
GitHub
GitHub - huggingface/picotron: Minimalistic 4D-parallelism distributed training framework for education purpose
Minimalistic 4D-parallelism distributed training framework for education purpose - huggingface/picotron
kurs_algebry.pdf
3.3 MB
#вышмат Очень неплохой базовый учебник алгебры нашёлся в ответ на запрос человека "а как поботать математику" без конкретизации, что именно ему не хватает.
Ещё в ту же степь Brilliant и Elevate. Последний, конечно, лучше сделан в части "английский для сдачи GRE", но математика тоже сойдёт
Ещё в ту же степь Brilliant и Elevate. Последний, конечно, лучше сделан в части "английский для сдачи GRE", но математика тоже сойдёт
Forwarded from Things I read: учитель информатики
если вам не можется платить за курсор, то подъелдыкнуть капитализм можно вон чем:
https://github.com/ultrasev/cursor-reset
https://github.com/ultrasev/cursor-reset
GitHub
GitHub - ultrasev/cursor-reset: A noscript to reset Cursor editor's device identification system. Helps resolve account restrictions…
A noscript to reset Cursor editor's device identification system. Helps resolve account restrictions and trial-related issues. - ultrasev/cursor-reset
Forwarded from Voice stuff
Test Driven LLM Development
Я в какой-то момент пришёл к тому что LLM не имеют нормальной обратной связи при написании кода, поэтому разработка через тестирование - это хороший способ организации кода.
Мой опыт такой:
Я как-то искал ошибки в том, что ЛЛМка написала и нашёл что чаще всего проблема в недопонимании задачи. Если просить модель писать docstring, для каждого класса и функции и сверять что она там задумала, то получается отловить много ошибок.
Разработка через тестирование даже с ЛЛМ под рукой - это довольно большая избыточность. Но когда проект растёт - будто бы без этого тяжело становится двигаться. Настолько тяжело, что я сам добровольно прочитал книгу по тестированию, когда в кодбазе всё начало трещать по швам, а поиск ошибок стал занимать дни вместо минут.
Какие у вас есть трюки при разработке в 2025? Используете курсор? Пишете тесты? Пишете что “You are an experienced Python Engineer who makes no mistakes in code” в промпте? Рассказывайте ваши секреты.
https://blog.yfzhou.fyi/posts/tdd-llm/ - для вдохновения.
Я в какой-то момент пришёл к тому что LLM не имеют нормальной обратной связи при написании кода, поэтому разработка через тестирование - это хороший способ организации кода.
Мой опыт такой:
Я как-то искал ошибки в том, что ЛЛМка написала и нашёл что чаще всего проблема в недопонимании задачи. Если просить модель писать docstring, для каждого класса и функции и сверять что она там задумала, то получается отловить много ошибок.
Разработка через тестирование даже с ЛЛМ под рукой - это довольно большая избыточность. Но когда проект растёт - будто бы без этого тяжело становится двигаться. Настолько тяжело, что я сам добровольно прочитал книгу по тестированию, когда в кодбазе всё начало трещать по швам, а поиск ошибок стал занимать дни вместо минут.
Какие у вас есть трюки при разработке в 2025? Используете курсор? Пишете тесты? Пишете что “You are an experienced Python Engineer who makes no mistakes in code” в промпте? Рассказывайте ваши секреты.
https://blog.yfzhou.fyi/posts/tdd-llm/ - для вдохновения.
blog.yfzhou
Test-Driven Development with an LLM for Fun and Profit
Welcome to the very first post in a new blog! Here I will discuss software development, SRE work, and other fun stuff. Sometimes an idea is just too good to pass up. I hope this blog will motivate me to turn sparks and little pieces into general knowledge…
Forwarded from Ivan Kotov
Если тебе выключить создание
.DS_Store то это можно настройками поправитьdefaults write com.apple.desktopservices DSDontWriteUSBStores -bool true