📹Новая версия YandexART (Vi) — как она устроена?
В статье на Хабре Яндекс рассказывает о процессе обучения нейросети, которая при генерации видео учитывает связь между кадрами и воссоздаёт реалистичные движения объектов.
Читать...
В статье на Хабре Яндекс рассказывает о процессе обучения нейросети, которая при генерации видео учитывает связь между кадрами и воссоздаёт реалистичные движения объектов.
Читать...
💽 Как мы построили модель прогнозирования выхода жестких дисков из строя
В этой статье я расскажу, что нам удалось сделать, что стало основой прототипа нашей прогнозной модели и какие результаты она показала в применении для дисков в серверах YADRO.
Читать...
В этой статье я расскажу, что нам удалось сделать, что стало основой прототипа нашей прогнозной модели и какие результаты она показала в применении для дисков в серверах YADRO.
Читать...
Хабр
Как мы построили модель прогнозирования выхода жестких дисков из строя
Неожиданный выход HDD из строя — неприятная для сервера ситуация. Выяснение причин и замена жесткого диска (не всегда это можно сделать «горячим» способом) почти всегда означают даунтайм работы...
😎CDM: надежная метрика для справедливой и точной оценки распознавания формул
Character Detection Matching (CDM), обеспечивает объективность оценки путем разработки метрической оценки на уровне изображения, а не на уровне LaTex.
В частности, CDM преобразует как предсказанные моделью формулы LaTeX, так и наземные формулы LaTeX в формулы, отформатированные в виде изображения, затем использует визуальные методы извлечения признаков и локализации для точного сопоставления на уровне символов, включая информацию о пространственном положении.
Такой пространственно-ориентированный и сопоставленный с символами метод предлагает более точную и справедливую оценку по сравнению с предыдущими метриками BLEU и Edit Distance, которые полагаются исключительно на сопоставление символов на основе текста.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Character Detection Matching (CDM), обеспечивает объективность оценки путем разработки метрической оценки на уровне изображения, а не на уровне LaTex.
В частности, CDM преобразует как предсказанные моделью формулы LaTeX, так и наземные формулы LaTeX в формулы, отформатированные в виде изображения, затем использует визуальные методы извлечения признаков и локализации для точного сопоставления на уровне символов, включая информацию о пространственном положении.
Такой пространственно-ориентированный и сопоставленный с символами метод предлагает более точную и справедливую оценку по сравнению с предыдущими метриками BLEU и Edit Distance, которые полагаются исключительно на сопоставление символов на основе текста.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
@Devsp — Подписаться
huggingface.co
Paper page - CDM: A Reliable Metric for Fair and Accurate Formula Recognition
Evaluation
Evaluation
Join the discussion on this paper page
👤Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
В этой статье попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.
Читать...
В этой статье попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.
Читать...
Хабр
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
В контексте разговоров о больших языковых моделях (LLM) все чаще возникает аббревиатура RAG – Retrieval-Augmented Generation, или если переводить на русский язык, то «поисковая дополненная генерация»....
👀Компьютерное зрение в автотестах. Поиск элемента по фото
В этой статье вы узнаете о применении компьютерного зрения для автоматизации тестирования веб-приложений.
Читать...
В этой статье вы узнаете о применении компьютерного зрения для автоматизации тестирования веб-приложений.
Читать...
Хабр
Компьютерное зрение в автотестах. Поиск элемента по фото
Меня зовут Ахетов Даниил и уже более 5 лет я занимаюсь автоматизацией тестирования web-приложений на JavaScript. За это время я успел попробовать все самые популярные фреймворки для автоматизации...
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
• Как мы построили модель прогнозирования выхода жестких дисков из строя
• Как наука о данных трансформирует здравоохранение
• Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
• Как мы построили модель прогнозирования выхода жестких дисков из строя
• Как наука о данных трансформирует здравоохранение
Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
👤Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
В этой статье попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.
Читать...
В этой статье попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.
Читать...
🧐Обзор бенчмарков для тестирования LLM (больших языковых моделей)
В этой статье мы рассмотрим подробный список самых популярных бенчмарков для оценки LLM.
Читать...
В этой статье мы рассмотрим подробный список самых популярных бенчмарков для оценки LLM.
Читать...
Хабр
Обзор бенчмарков для тестирования LLM (больших языковых моделей)
Ирина Барская, Head Data Scientist в Яндексе, которая работала над голосовым ассистентом «Алиса» и Yasmina для рынка Саудовской Аравии, написала для портала Unite.ai обзор основных бенчмарков, которые...
🫥Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms
В этой статье мы рассмотрим информацию о всех наиболее известных и применяемых алгоритмах поиска, с описаниями и материалами для более глубокого изучения.
Читать...
В этой статье мы рассмотрим информацию о всех наиболее известных и применяемых алгоритмах поиска, с описаниями и материалами для более глубокого изучения.
Читать...
Хабр
Как найти иголку в стоге сена? Или обозор Retrieval Algorithms
Появление трансформеров, а впоследствии LLM (Large Language Models) привело к активному распространению чат-ботов и различных ассистентов помогающих в получении информации или генерации контента. Но...
Forwarded from Data Secrets
Розыгрыш Machine Learning футболок
В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок для истинных любителей глубокого обучения.
Это лимитированная линейка нашего бренда. Каждая футболка – целый альманах, на котором любой найдет любимую архитектуру. Гарантирует +100 очков к прохождению собеса или экзамена
Для участия нужно всего лишь быть подписанным на два наших канала: @data_secrets и @data_secrets_career, – и нажать кнопку "Участвовать" под этим постом.
Итоги подведем 18 сентября в 18:00. Желаем удачи!
В честь запуска сайта с ML-вакансиями команда Data Secrets запускает розыгрыш 10 футболок для истинных любителей глубокого обучения.
Это лимитированная линейка нашего бренда. Каждая футболка – целый альманах, на котором любой найдет любимую архитектуру. Гарантирует +100 очков к прохождению собеса или экзамена
Для участия нужно всего лишь быть подписанным на два наших канала: @data_secrets и @data_secrets_career, – и нажать кнопку "Участвовать" под этим постом.
Итоги подведем 18 сентября в 18:00. Желаем удачи!
🤔Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
В этой статье поговорим о том, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, чтобы он выдавал качественный результат.
Читать...
В этой статье поговорим о том, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, чтобы он выдавал качественный результат.
Читать...
Хабр
Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
Вы уже знаете, на что способна нейросеть (спойлер: это десятки задач!). Однако она не всесильна — и не понимает, что такое хорошо, а что такое плохо, если вы ей это не объясните. В статье...
🤓OneGen: эффективная однопроходная унифицированная генерация и извлечение для LLM
Структура объединяет традиционно раздельные подходы к обучению для генерации и поиска, включая токены поиска, сгенерированные авторегрессионно.
Это позволяет одному LLM обрабатывать обе задачи одновременно в едином прямом проходе.
Мы проводим эксперименты с двумя различными типами составных задач, RAG и связыванием сущностей, чтобы проверить подключаемость, эффективность и результативность OneGen в обучении и выводе.
Кроме того, наши результаты показывают, что интеграция генерации и поиска в одном контексте сохраняет генеративные возможности LLM, одновременно улучшая производительность поиска.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
📂 PDF
@Devsp — Подписаться
Структура объединяет традиционно раздельные подходы к обучению для генерации и поиска, включая токены поиска, сгенерированные авторегрессионно.
Это позволяет одному LLM обрабатывать обе задачи одновременно в едином прямом проходе.
Мы проводим эксперименты с двумя различными типами составных задач, RAG и связыванием сущностей, чтобы проверить подключаемость, эффективность и результативность OneGen в обучении и выводе.
Кроме того, наши результаты показывают, что интеграция генерации и поиска в одном контексте сохраняет генеративные возможности LLM, одновременно улучшая производительность поиска.
🤗 Hugging Face
💾 Arxiv
@Devsp — Подписаться
huggingface.co
Paper page - OneGen: Efficient One-Pass Unified Generation and Retrieval for LLMs
Join the discussion on this paper page
МТС Web Services представила новое направление на форуме Kazan Digital Week — ИИ-облако.
Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ.
На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними.
Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.
Оно поможет компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта без инвестиций в собственное оборудование. В его основе находится инфраструктура с графическими ускорителями для обучения и работы с ИИ.
На основе GPU компании смогут самостоятельно развернуть необходимое для работы с ИИ программное обеспечение, либо использовать «из коробки» уже готовые решения, доступные в ИИ-облаке. Например, ML-платформу – специализированное ПО, позволяющее автоматизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта, а также упрощающее их внедрение в бизнес-процессы компаний и последующую работу с ними.
Также в рамках ИИ-облака будут доступны готовые к работе «из коробки» сервисы MTS AI. Такие как Cotype – большая языковая модель, созданная для работы с корпоративными данными, Audiogram - платформа синтеза и распознавания речи на основе нейронных сетей с возможностью управления интонацией, ударениями и другими параметрами и сервис речевой аналитики WordPulse.
⚡️ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
В этой статье мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning).
Читать...
В этой статье мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning).
Читать...
Хабр
ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
В этом материале мы опишем систему для заблаговременного предотвращения оттока рекламодателей, основанную на машинном обучении (ML, Machine Learning). Прототип системы создан...
🖥 Самые интересные статьи за последние дни:
• Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
• ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
• Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms
• Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
• ML-подход к заблаговременному предотвращению оттока рекламодателей
• Как найти иголку в стоге сена? Или обзор Retrieval Algorithms
Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
🤔Как давать нейросети задания, чтобы она вас понимала
В этой статье поговорим о том, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, чтобы он выдавал качественный результат.
Читать...
В этой статье поговорим о том, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, чтобы он выдавал качественный результат.
Читать...
👤Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети?
В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества.
Читать...
В этой статье мы попробуем разобраться: а как вообще учёные пытаются подойти к этому вопросу, насколько вероятен здесь успех, и что всё это означает для всех нас как для человечества.
Читать...
Хабр
Большие и чёрные (ящики): что мы знаем о том, как «думают» нейросети?
ChatGPT вышел уже почти два года назад, а датасаентисты до сих пор никак не могут определиться — являются ли нейросети тварями дрожащими, или всё же мыслить умеют? В этой статье мы попробуем...
😎Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах
В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.
Читать...
В этой статье я расскажу про постановку задачи распознавания лиц, подходящие мобильные архитектуры, обучение распознаванию лиц на больших объемах данных и способы повысить точность маленькой архитектуры.
Читать...
Хабр
Real-time-распознавание лиц: методы обучения быстрых и точных моделей для работы на мобильных девайсах
Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Селютин, я старший исследователь в компании VisionLabs. Наши решения по распознаванию лиц можно встретить в офисных центрах, московском метро и кассах самообслуживания...
👥Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования
В этой статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в компанию, с какими сложностями столкнулись и как побеждали бизнес-требования.
Читать...
В этой статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в компанию, с какими сложностями столкнулись и как побеждали бизнес-требования.
Читать...
Хабр
Как мы строили сквозную аналитику и укрощали бизнес-требования
Привет! На связи Даниил, дата-инженер компании iSpring. Уже 23 года мы создаём инструменты для корпоративного обучения. В статье расскажу, как и почему мы решили внедрить сквозную аналитику в...