⚡️Приглашаем вас на бесплатный вебинар «Методы суррогатного моделирования сложных динамических систем», который пройдет 16 февраля в 10:00 по московскому времени

Суррогатное моделирование в последнее время стало набирать обороты в сфере математического моделирования динамических систем.

Сложные технические системы могут быть описаны разными способами, как через дифференциальные уравнения, что сильно замедляет процесс расчета, так и через специфические модели для их симуляции, или даже через экспериментальные данные. При этом любое упрощение системы уравнений ведёт к серьезной потере точности.

Суррогатные модели решают две проблемы: ускоряют расчеты и позволяют сохранить точность упрощенных моделей при наличии нескольких экспериментальных точек данных.

В докладе будут представлены суррогатные аналоги модели механизма элерона самолета в Simulink на базе рекуррентных нейронных сетей и адаптивных алгоритмов с подробным сравнением результатов моделирования.

Регистрация тут 👈

Streamline AI & ML Product Delivery

https://github.com/jina-ai/jina

🔍 Haystack is an open source NLP framework to interact with your data using Transformer models and LLMs (GPT-3 and alike). Haystack offers production-ready tools to quickly build ChatGPT-like question answering, semantic search, text generation, and more.

https://github.com/deepset-ai/haystack/

Появился сервис AIcyclopedia, в котором собрано более 1000 ИИ-инструментов по категориям из сотен источников, более 900 промтов и инструкций ChatGPT, подкасты и даже фильмы. Всё это по нейросетям в одном месте, чтобы было намного проще найти то, что вас интересует.

Ссылка

r/#InternetIsBeautiful

Vector search demo with the arXiv paper dataset, HuggingFace, OpenAI, FastAPI, React, and Redis as the vector database.

https://github.com/RedisVentures/redis-arXiv-search
https://docsearch.redisventures.com/

​​LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

LLaMA is a set of large language models, ranging from 7B to 65B parameters, that have been trained on publicly available datasets containing trillions of tokens. The LLaMA-13B model performs better than GPT-3 (175B) on most benchmarks, and the LLaMA-65B model is competitive with other state-of-the-art models, such as Chinchilla70B and PaLM-540B. This suggests that it is possible to achieve excellent performance in language modeling without relying on proprietary or inaccessible datasets.

Paper: https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/

Code: https://github.com/facebookresearch/llama

A detailed unofficial overview of the paper: https://andlukyane.com/blog/paper-review-llama

#deeplearning #nlp #transformer #sota #languagemodel

Open source implementation for LLaMA-based ChatGPT training process. Faster and cheaper training than ChatGPT (wip)

https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/chatllama

Prompt Engineering Guide

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

xFormers - Toolbox to Accelerate Research on Transformers

xFormers is: Customizable building blocks: Independent/customizable building blocks that can be used without boilerplate code. The components are domain-agnostic and xFormers is used by researchers in vision, NLP and more.

Research first: xFormers contains bleeding-edge components, that are not yet available in mainstream libraries like pytorch.

Built with efficiency in mind: Because speed of iteration matters, components are as fast and memory-efficient as possible. xFormers contains its own CUDA kernels, but dispatches to other libraries when relevant.


https://github.com/facebookresearch/xformers

🤗 Diffusers provides pretrained diffusion models across multiple modalities, such as vision and audio, and serves as a modular toolbox for inference and training of diffusion models.

https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/community#magic-mix

InvokeAI: A Stable Diffusion Toolkit

https://github.com/invoke-ai/InvokeAI