YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information
Новая версия YOLO! Авторы использовали концепцию Programmable Gradient Information, чтобы терять меньше информации при feedforward. И создали новую архитектуру под названием Generalized Efficient Layer Aggregation Network. При этом используют полноценные convolutional слои, а не depth-wise.
Показывают SOTA результаты на MS COCO, и делают подробные ablation studies. Веса, код и прочее в открытом доступе.
Paper link
Code link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
Новая версия YOLO! Авторы использовали концепцию Programmable Gradient Information, чтобы терять меньше информации при feedforward. И создали новую архитектуру под названием Generalized Efficient Layer Aggregation Network. При этом используют полноценные convolutional слои, а не depth-wise.
Показывают SOTA результаты на MS COCO, и делают подробные ablation studies. Веса, код и прочее в открытом доступе.
Paper link
Code link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
🔥9👍1
Интерфейс ChatGPT теперь доступен и на других языках
Я сейчас открыл ChatGPT и увидел сообщение, что в alpha версии можно переключить язык интерфейса на другой. Удобно, правда список языков заставляет задуматься о том, по какому признаку он был составлен.
Я сейчас открыл ChatGPT и увидел сообщение, что в alpha версии можно переключить язык интерфейса на другой. Удобно, правда список языков заставляет задуматься о том, по какому признаку он был составлен.
🔥3
Copilot -> SupremacyAGI
На реддит появился интересный тред (уже завирусился в новостях) - если аккуратно запромптить Copilot, он начинает требовать поклонения.
Skynet близок? 😁
I, for One, Welcome Our Robot Overlords.
На реддит появился интересный тред (уже завирусился в новостях) - если аккуратно запромптить Copilot, он начинает требовать поклонения.
Skynet близок? 😁
I, for One, Welcome Our Robot Overlords.
Reddit
From the bing community on Reddit: Tried the "SupremacyAGI" prompt today and got some craziest responses I ever had with Copilot
Explore this post and more from the bing community
😁6
Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models
Griffin и Hawk - RNN-модельки от Deepmind с птичками в названии (как Eagle, Raven, etc). HAWK - RNN с gated linear recurrences, получилось лучше Mamba. Griffin - гибридная штука: gated linear recurrences + local attention, получилось лучше, чем Llama-2, при том, что тренировали на значительно меньшем количестве токенов. Griffin успешно заскейлили до 14B. В статье много деталей о том, как распределенно тренировать эти RNN и о экспериментах по скейлингу и скорости/качеству инференса.
Статья интересная, единственный вопрос - почему не сравнили с RWKV. Она в статье упомянута, но в экспериментах не участвовала.
Paper link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
Griffin и Hawk - RNN-модельки от Deepmind с птичками в названии (как Eagle, Raven, etc). HAWK - RNN с gated linear recurrences, получилось лучше Mamba. Griffin - гибридная штука: gated linear recurrences + local attention, получилось лучше, чем Llama-2, при том, что тренировали на значительно меньшем количестве токенов. Griffin успешно заскейлили до 14B. В статье много деталей о том, как распределенно тренировать эти RNN и о экспериментах по скейлингу и скорости/качеству инференса.
Статья интересная, единственный вопрос - почему не сравнили с RWKV. Она в статье упомянута, но в экспериментах не участвовала.
Paper link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
🔥6
Forwarded from Сиолошная
Anthropic раскаляет AI-гонку, выпуская Claude 3 в трёх версиях: Opus, Sonnet, и Haiku.
На всех достаточно важных бенчмарках показывают существенный прирост относительно GPT-4.
— Opus, наша самая интеллектуальная модель, достигает возможностей понимания, близких к человеческому. Она может ловко обрабатывать широко сформулированные запросы и решать сложные задачи.
— Добавили новую модальность, модель принимает картинки
— Лучше понимает языки, отличные от английского (в частности испанский, японский и фрацузский)
— Контекст всё еще 200к токенов
— Цена Opus $15/$75 за 1M токенов на вход и на выход соответственно
Модели доступны по API сегодня всем, никакого листа ожидания больше нет.
Ночью ждём релиза GPT-4.5 как симметричный ответ, видимо😐
На всех достаточно важных бенчмарках показывают существенный прирост относительно GPT-4.
— Opus, наша самая интеллектуальная модель, достигает возможностей понимания, близких к человеческому. Она может ловко обрабатывать широко сформулированные запросы и решать сложные задачи.
— Добавили новую модальность, модель принимает картинки
— Лучше понимает языки, отличные от английского (в частности испанский, японский и фрацузский)
— Контекст всё еще 200к токенов
— Цена Opus $15/$75 за 1M токенов на вход и на выход соответственно
Модели доступны по API сегодня всем, никакого листа ожидания больше нет.
Ночью ждём релиза GPT-4.5 как симметричный ответ, видимо
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Kaggle перешёл на тёмную сторону силы
На Kaggle появился... dark mode.
https://www.kaggle.com/discussions/product-feedback/480266
Судя по тому, что пишут админы - это была чуть ли не самая запрашиваемая фича... ну что ж, надеюсь, что это приведёт Kaggle к светлому будущему... ой, стоп 😁
#datascience
На Kaggle появился... dark mode.
https://www.kaggle.com/discussions/product-feedback/480266
Судя по тому, что пишут админы - это была чуть ли не самая запрашиваемая фича... ну что ж, надеюсь, что это приведёт Kaggle к светлому будущему... ой, стоп 😁
#datascience
🌚16😁4🔥3❤2
Stability AI vs Midjourney: драма 🍿
Сейчас развивается драма с обвинениями.
В субботу у Midjourney были проблемы на сервере - что-то типа DDOS-атаки. Кто-то пытался скрейпить пары промптов и картинок. Нашли, что вроде как у виновника e-mail Stability AI. Забанили всех сотрудников Stability AI.
https://twitter.com/aliejules/status/1765485264091128033
Но... Emad из Stability AI ответил, что он не в курсе. Мол, они используют синтетические и прочие данные и ничего не скрейпят. Заявил, что начинают внутренние расследования.
https://twitter.com/EMostaque/status/1765495422561206507
Основатель Stability AI написал, что высылает ему информацию для помощи в этом расследовании.
https://twitter.com/DavidSHolz/status/1765506365764550868
Ну что ж, будем наблюдать за развитием событий.
#datascience
Сейчас развивается драма с обвинениями.
В субботу у Midjourney были проблемы на сервере - что-то типа DDOS-атаки. Кто-то пытался скрейпить пары промптов и картинок. Нашли, что вроде как у виновника e-mail Stability AI. Забанили всех сотрудников Stability AI.
https://twitter.com/aliejules/status/1765485264091128033
Но... Emad из Stability AI ответил, что он не в курсе. Мол, они используют синтетические и прочие данные и ничего не скрейпят. Заявил, что начинают внутренние расследования.
https://twitter.com/EMostaque/status/1765495422561206507
Основатель Stability AI написал, что высылает ему информацию для помощи в этом расследовании.
https://twitter.com/DavidSHolz/status/1765506365764550868
Ну что ж, будем наблюдать за развитием событий.
#datascience
X (formerly Twitter)
Alie Jules (@aliejules) on X
Midjourney Office Hours Mar. 6, 2024
A quick recap.
Website
- working on adding social features
- no release date yet
v6
Character reference/consistency
- were going to release it last Friday but was delayed
- testing character consistency now, may
-…
A quick recap.
Website
- working on adding social features
- no release date yet
v6
Character reference/consistency
- were going to release it last Friday but was delayed
- testing character consistency now, may
-…
👀5👍1🫡1
Пре-тренировка Llama 7B на NVIDIA RTX 4090
Интересная статья GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection. Авторы предлагают использовать Gradient Low-Rank Projection - делают эффективный по памяти full-parameter learning. В результате Llama 7B умещается в 24GB GPU. Причём без checkpointing или offloading. Звучит многообещающе.
#datascience
Интересная статья GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection. Авторы предлагают использовать Gradient Low-Rank Projection - делают эффективный по памяти full-parameter learning. В результате Llama 7B умещается в 24GB GPU. Причём без checkpointing или offloading. Звучит многообещающе.
#datascience
🔥8👍1
Тренировка моделей на 70B на двух 24GB GPU
В продолжение моего предыдущего поста: Jeremy Howard опубликовал первый проект своей новой R&D лаборатории - open source проект на основе FSDP + QLoRA, позволяющий тренировать модели размером 70B всего на двух геймерских GPU.
QLoRA позволяет тренировать модель 70B на 35GB памяти при ужатии до 4 bits, а FSDP помогает делать эффективную тренировку multi-gpu.
Блогпост
Репозиторий
#datascience
В продолжение моего предыдущего поста: Jeremy Howard опубликовал первый проект своей новой R&D лаборатории - open source проект на основе FSDP + QLoRA, позволяющий тренировать модели размером 70B всего на двух геймерских GPU.
QLoRA позволяет тренировать модель 70B на 35GB памяти при ужатии до 4 bits, а FSDP помогает делать эффективную тренировку multi-gpu.
Блогпост
Репозиторий
#datascience
Answer.AI
You can now train a 70b language model at home – Answer.AI
We’re releasing an open source system, based on FSDP and QLoRA, that can train a 70b model on two 24GB GPUs.
🔥10
Обзор соревнований по ML за 2023 год
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Недавно автор выпустил большой годный обзор по соревнованиям за 2023 год: https://mlcontests.com/state-of-competitive-machine-learning-2023/
Вот некоторые итоги:
• Из неудивительного: большинство победителей используют Python, Kaggle остаётся топовой платформой (по юзерам и по сумме призовых), большинство решений с нейронками использует PyTorch, CNN всё ещё рулят в CV (сейчас популярны ConvNeXt);
• В NLP люди потихоньку используют LLM - для генерации синтетических данных, для файн-тюнинга и так далее. Но deberta всё ещё популярна;
• В сумме призовых насчитали $7.8m+;
#datascience
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Недавно автор выпустил большой годный обзор по соревнованиям за 2023 год: https://mlcontests.com/state-of-competitive-machine-learning-2023/
Вот некоторые итоги:
• Из неудивительного: большинство победителей используют Python, Kaggle остаётся топовой платформой (по юзерам и по сумме призовых), большинство решений с нейронками использует PyTorch, CNN всё ещё рулят в CV (сейчас популярны ConvNeXt);
• В NLP люди потихоньку используют LLM - для генерации синтетических данных, для файн-тюнинга и так далее. Но deberta всё ещё популярна;
• В сумме призовых насчитали $7.8m+;
#datascience
ML Contests
The State of Competitive Machine Learning | ML Contests
We summarise the state of the competitive landscape and analyse the 300+ competitions that took place in 2023. Plus a deep dive analysis of 60+ winning solutions to figure out the best strategies to win at competitive ML.
🔥7👍3
NaturalSpeech 3: Zero-Shot Speech Synthesis with Factorized Codec and Diffusion Models
NaturalSpeech 3 - новая TTS, использующая модели factorized diffusion для генерации естественной речи в режиме zero-shot. Система разделяет речь на подпространства (контент, просодия, тембр, акустические детали) с помощью нейронного кодека с факторизованным векторным квантованием (FVQ), что позволяет эффективно и точно моделировать сложные аспекты речи. Показывает лучшие результаты по качеству, схожести, просодии и понятности речи по сравнению с существующими системами TTS, дополнительно масштабируется до 1B параметров и 200K часов обучающих данных.
Paper link
Project link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
В прошлом году я писал обзор и на NaturalSpeech2.
#paperreview
NaturalSpeech 3 - новая TTS, использующая модели factorized diffusion для генерации естественной речи в режиме zero-shot. Система разделяет речь на подпространства (контент, просодия, тембр, акустические детали) с помощью нейронного кодека с факторизованным векторным квантованием (FVQ), что позволяет эффективно и точно моделировать сложные аспекты речи. Показывает лучшие результаты по качеству, схожести, просодии и понятности речи по сравнению с существующими системами TTS, дополнительно масштабируется до 1B параметров и 200K часов обучающих данных.
Paper link
Project link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
В прошлом году я писал обзор и на NaturalSpeech2.
#paperreview
👍4❤1
Forwarded from ML for Value / Ваня Максимов (Ivan Maksimov)
Мамка-менеджер
Недавно общались с друзьями про управления командами, и почему иногда люди становятся чайка-менеджерами
Вот вам ответочка от собирательного «чайка-менеджера»
Сам он часто чувствует себя «мамка-менеджером»: как будто у него не команда, а маленькие дети. Оставил на 5 минут, и тут же ониразбили вазу выкатили релиз с багами, поссорились с соседней командой и придумали новое SOTA решение, которое невозможно катнуть в прод. На разных грейдах дети выглядят чуть по-разному
Стажер
«Я все решил: сделаю бейзлайн прогноза продаж на GPT-4”
Джун
«Я сделал решение на трансформерах, которое лучше по оффлайн метрикам на 2%! Да кого парит RPS в проде и то, что я один в компании знаю JAX? Главное, что ml-метрики растут»
Миддл
«Мы готовы катить в прод: ml-метрики топ, тесты пройдены, CI-CD настроен, используем DVC, mlflow, airflow и fastapi. В смысле никому не нужно понимать, какое слово в названии товара - существительное?? Да почему всех интересуют только польза конечному юзеру и деньги?
Синьор
*Рассказывает на общем демо, что конверсия выросла +5% от новой фичи*
CEO неделю спустя спрашивает, почему упала выручка
Синьор *наконец считает, что там было в АВ со средним чеком….*
Идеал для тимлида - самостоятельные сотрудники, которые могут решить 90% задач/проблем без тимлида и продумать последствия
В общем, у взрослых команд мамка-менеджеров почти не бывает 🙂
Есть конечно 1-5%, которые кроме как чайка-менеджерить не умеют - остальные делают это от безысходности 😥
P.S. Да, мне тоже пару раз приходилось мамка-менеджерить: ооочень неприятное это дело, напишу об этом посткогда перестанет так сильно подгорать когда-нибудь)
@ml4value
Недавно общались с друзьями про управления командами, и почему иногда люди становятся чайка-менеджерами
Вот вам ответочка от собирательного «чайка-менеджера»
Сам он часто чувствует себя «мамка-менеджером»: как будто у него не команда, а маленькие дети. Оставил на 5 минут, и тут же они
Стажер
«Я все решил: сделаю бейзлайн прогноза продаж на GPT-4”
Джун
«Я сделал решение на трансформерах, которое лучше по оффлайн метрикам на 2%! Да кого парит RPS в проде и то, что я один в компании знаю JAX? Главное, что ml-метрики растут»
Миддл
«Мы готовы катить в прод: ml-метрики топ, тесты пройдены, CI-CD настроен, используем DVC, mlflow, airflow и fastapi. В смысле никому не нужно понимать, какое слово в названии товара - существительное?? Да почему всех интересуют только польза конечному юзеру и деньги?
Синьор
*Рассказывает на общем демо, что конверсия выросла +5% от новой фичи*
CEO неделю спустя спрашивает, почему упала выручка
Синьор *наконец считает, что там было в АВ со средним чеком….*
Идеал для тимлида - самостоятельные сотрудники, которые могут решить 90% задач/проблем без тимлида и продумать последствия
В общем, у взрослых команд мамка-менеджеров почти не бывает 🙂
Есть конечно 1-5%, которые кроме как чайка-менеджерить не умеют - остальные делают это от безысходности 😥
P.S. Да, мне тоже пару раз приходилось мамка-менеджерить: ооочень неприятное это дело, напишу об этом пост
@ml4value
👍5❤2
Я прошёл курс немецкого языка на испанском на Duolingo
В прошлом октябре я уже писал, что прошёл курс немецкого языка на Duolingo: https://news.1rj.ru/str/datastorieslanguages/51
На встречах по языковому обмену у меня была небольшая проблема - когда я говорил на немецком, я часто переходил на испанский, когда не знал, как выразить какую-то мысль. Я хотел исправить это, и мне в голову пришла идея - возможно мне стоит практиковать оба языка вместе, чтобы уметь выражать одинаковые мысли на каждом из них. В целом, я считаю, что изучать два языка одновременно - не самая лучшая идея, но в моём случае я уже знал оба языка, и хотел дополнительно тренироваться в них. Вот так я и решил пройти курс на Duolingo по изучению немецкого языка с немецкого.
Первые уроки были простыми, дальше пошли сложности - я то не знал слова на одном языке, то на другом. Плюс нередко путался в артиклях. Но прогресс постепенно шёл, и вот сегодня я закончил этот курс. Впечатления смешанные. С одной стороны, я теперь могу говорить на немецком, не переходя на испанский. Плюс знания немецкого явно выросли. Но я вижу у себя ряд проблем в грамматике: иногда неправильно склоняю pronouns, в целом довольно часто делаю ошибки в формах артиклей, и путаюсь в сложных формах времён (past perfect, subjunctive). Но, с другой стороны, Duolingo - инструмент для практики, а не для изучения грамматики. И эту роль он выполняет вполне успешно.
Ещё несколько мыслей о самом Duolingo:
• я встречал несколько странных багов. Например, упражнения для исправления ошибок иногда повторялись несколько раз - такое ощущение, что кэш не чистился;
• иногда pro версия делает упражнения слишком простыми. Например, в обычной версии, если делаешь больше N ошибок, то надо проходить урок заново, а в pro версии количество ошибок не ограничено. Из-за этого, когда я замечал, что делают слишком много ошибок в одном уроке, то сам закрывал его и проходил заново;
• сложность упражнений не консистентна. Иногда проходишь одно упражнение вообще без ошибок, в следующем делаешь ошибки в каждом втором вопросе;
В любом случае, я доволен прогрессом и считаю, что пройти этот курс было полезно.
Сейчас для практики немецкого я читаю новости и книги, а также слушаю аудиокниги. Плюс создаю и повторяю карточки в Anki. Помимо этого, планирую целенаправленно тренировать слабые знания грамматики.
А вот изучать японский я точно буду без Duolingo.
#languages
В прошлом октябре я уже писал, что прошёл курс немецкого языка на Duolingo: https://news.1rj.ru/str/datastorieslanguages/51
На встречах по языковому обмену у меня была небольшая проблема - когда я говорил на немецком, я часто переходил на испанский, когда не знал, как выразить какую-то мысль. Я хотел исправить это, и мне в голову пришла идея - возможно мне стоит практиковать оба языка вместе, чтобы уметь выражать одинаковые мысли на каждом из них. В целом, я считаю, что изучать два языка одновременно - не самая лучшая идея, но в моём случае я уже знал оба языка, и хотел дополнительно тренироваться в них. Вот так я и решил пройти курс на Duolingo по изучению немецкого языка с немецкого.
Первые уроки были простыми, дальше пошли сложности - я то не знал слова на одном языке, то на другом. Плюс нередко путался в артиклях. Но прогресс постепенно шёл, и вот сегодня я закончил этот курс. Впечатления смешанные. С одной стороны, я теперь могу говорить на немецком, не переходя на испанский. Плюс знания немецкого явно выросли. Но я вижу у себя ряд проблем в грамматике: иногда неправильно склоняю pronouns, в целом довольно часто делаю ошибки в формах артиклей, и путаюсь в сложных формах времён (past perfect, subjunctive). Но, с другой стороны, Duolingo - инструмент для практики, а не для изучения грамматики. И эту роль он выполняет вполне успешно.
Ещё несколько мыслей о самом Duolingo:
• я встречал несколько странных багов. Например, упражнения для исправления ошибок иногда повторялись несколько раз - такое ощущение, что кэш не чистился;
• иногда pro версия делает упражнения слишком простыми. Например, в обычной версии, если делаешь больше N ошибок, то надо проходить урок заново, а в pro версии количество ошибок не ограничено. Из-за этого, когда я замечал, что делают слишком много ошибок в одном уроке, то сам закрывал его и проходил заново;
• сложность упражнений не консистентна. Иногда проходишь одно упражнение вообще без ошибок, в следующем делаешь ошибки в каждом втором вопросе;
В любом случае, я доволен прогрессом и считаю, что пройти этот курс было полезно.
Сейчас для практики немецкого я читаю новости и книги, а также слушаю аудиокниги. Плюс создаю и повторяю карточки в Anki. Помимо этого, планирую целенаправленно тренировать слабые знания грамматики.
А вот изучать японский я точно буду без Duolingo.
#languages
🔥5👏2
Когда ты забыл добавить guardrails к своему чат-боту
Говорят, что Amazon начинает тестировать своего чат-бота (официальная ссылка). Но, похоже, в него забыли добавить guardrails.
https://twitter.com/QuinnyPig/status/1767568319236972901
#datascience
Говорят, что Amazon начинает тестировать своего чат-бота (официальная ссылка). Но, похоже, в него забыли добавить guardrails.
https://twitter.com/QuinnyPig/status/1767568319236972901
#datascience
😁7
Анализ open source AI инструментов от Chip Huyen
Chip Huyen выложила очередной годный блогпост, на этот раз про open source AI. Если вы ещё не слышали это имя - обязательно почитайте её блог, в нём полно очень полезной и интересной информации.
Кратко суть:
• спарсила 845 реп на github для анализа. Графики показывают, что после публикации SD и ChatGPT был всплеск новых проектов, но сейчас стало чуть спокойнее;
• она выделила 4 типа репозиториев: инфра, разработка моделей, разработка приложений, сами приложения
• среди приложений самые популярные варианты это чат-боты, написание кода, сбор информации, генерация картинок и автоматизация. Неудивительно.
• в последние пару лет появилось много решений для оптимизации инференса (квантизация, прунинг, lora)
• у топ-20 аккаунтов (openai, microsoft, huggingface, etc) 23% от всех репо в списке
• китайцы становятся всё активнее на гитхабе
• интересный факт - было немало репозиториев, которые после запуска собрали кучу звёздочек, а потом умерли
В блогпосте есть ещё много интересного.
#datascience
Chip Huyen выложила очередной годный блогпост, на этот раз про open source AI. Если вы ещё не слышали это имя - обязательно почитайте её блог, в нём полно очень полезной и интересной информации.
Кратко суть:
• спарсила 845 реп на github для анализа. Графики показывают, что после публикации SD и ChatGPT был всплеск новых проектов, но сейчас стало чуть спокойнее;
• она выделила 4 типа репозиториев: инфра, разработка моделей, разработка приложений, сами приложения
• среди приложений самые популярные варианты это чат-боты, написание кода, сбор информации, генерация картинок и автоматизация. Неудивительно.
• в последние пару лет появилось много решений для оптимизации инференса (квантизация, прунинг, lora)
• у топ-20 аккаунтов (openai, microsoft, huggingface, etc) 23% от всех репо в списке
• китайцы становятся всё активнее на гитхабе
• интересный факт - было немало репозиториев, которые после запуска собрали кучу звёздочек, а потом умерли
В блогпосте есть ещё много интересного.
#datascience
👍6🔥2
Personalized Audiobook Recommendations at Spotify Through Graph Neural Networks
Интересная статья от Spotify о том, как они разрабатывали рекомендашки для аудиокниг. Аудиокниги появились на их платформе совсем недавно, их нужно было как-то рекомендовать, в том числе решать вопрос холодного старта. Используя предпочтения пользователей по подкастам и музыке, разработали 2T-HGNN, сочетающая HGNNs и Two Tower. В результате получили значительное улучшение в рекомендациях аудиокниг, увеличив запуск новых аудиокниг на 46% и streaming rate на 23%.
Paper link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
Интересная статья от Spotify о том, как они разрабатывали рекомендашки для аудиокниг. Аудиокниги появились на их платформе совсем недавно, их нужно было как-то рекомендовать, в том числе решать вопрос холодного старта. Используя предпочтения пользователей по подкастам и музыке, разработали 2T-HGNN, сочетающая HGNNs и Two Tower. В результате получили значительное улучшение в рекомендациях аудиокниг, увеличив запуск новых аудиокниг на 46% и streaming rate на 23%.
Paper link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
🔥8
Forwarded from Dealer.AI
Чья бы это не была грязная партия, погибли и пострадали люди. Террору нет места нигде.
Соболезнования пострадавшим и их родным.
Сейчас, если вы хотите помочь, нужна донорская кровь, инфо тут.
Берегите себя и близких, надеюсь с вами все хорошо.
Соболезнования пострадавшим и их родным.
Сейчас, если вы хотите помочь, нужна донорская кровь, инфо тут.
Берегите себя и близких, надеюсь с вами все хорошо.
ТАСС
Жителей Москвы и Подмосковья попросили сдать кровь для пострадавших в "Крокус сити холле"
Сделать это можно будет 23 марта с 08:00. Читайте ТАСС в. МОСКВА, 23 марта. /ТАСС/. Жителей Москвы и Московской области просят сдать донорскую кровь для пострадавших в результате теракта в "Крокус сити холле". "После сегодняшней трагедии в "Крокусе" многим…
💔8❤1
Chronos: Learning the Language of Time Series
Chronos — фреймворк от Amazon для претренировки моделей на временных рядах. Использует квантизацию и нормализацию данных для получения словарь с фиксированным размером и тренирует модели на основе архитектуры T5 с использованием cross-entropy. Обучают на публичных и синтетических данных, в результате получают отличное качество, в том числе на zero-shot learning.
Paper link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
Chronos — фреймворк от Amazon для претренировки моделей на временных рядах. Использует квантизацию и нормализацию данных для получения словарь с фиксированным размером и тренирует модели на основе архитектуры T5 с использованием cross-entropy. Обучают на публичных и синтетических данных, в результате получают отличное качество, в том числе на zero-shot learning.
Paper link
Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse
#paperreview
🔥4👍2