⚡️ Test-Time Training RNN (ТТТ) - принципиально новый метод машинного обучения.

TTT - это метод, который позволяет моделям искусственного интеллекта адаптироваться и учиться непосредственно во время использования, а не только во время предварительного обучения.
Основное преимущество TTT заключается в том, что он может эффективно обрабатывать длинные контексты (большие объемы входных данных) без значительного увеличения вычислительных затрат.

Исследователи провели эксперименты на различных наборах данных, включая книги, и обнаружили, что TTT часто превосходит традиционные методы.
По сравнительным бенчмаркам с другими популярными методами машинного обучения, такими как трансформеры и рекуррентные нейронные сети, было обнаружено, что в некоторых задачах TTT работает лучше.

Этот революционный метод позволит приблизиться к созданию более гибких и эффективных моделей искусственного интеллекта, способных лучше адаптироваться к новым данным в реальном времени.

На Github опубликованы адаптации метода:

- адаптация под Pytorch
- адаптация под JAX

🟡Arxiv
🖥 GitHub for Pytorch [ Stars: 277 | Issues: 3 | Forks: 12 ]
🖥 GitHub for Jax [ Stars: 129 | Issues: 1 | Forks: 6 ]

@ai_machinelearning_big_data

#Pytorch #Jax #TTT #LLM #Training

⚡️ GraphRAG — методология улучшенного извлечения данных для генерации текста из определенных источников (RAG) от Microsoft.

GraphRAG использует графы знаний для улучшения ответов на запросы. Во время запроса система обращается к графу знаний и использует резюме сообществ и связи между сущностями для формирования контекста, который помогает LLM дать более точный ответ, чем традиционные методы, основанные на поиске по векторным сходствам.

Архитектура GraphRAG состоит из ключевых компонентов:

Indexer : разделяет корпус данных на мелкие текстовые блоки (TextUnits), извлекает из них сущности, связи и ключевые утверждения.
Clustering : группирует данные в иерархическую структуру с использованием метода Лейдена, создавая граф знаний.
Community Summarization : генерирует обобщенные описания для каждой группы данных, что помогает в понимании контекста и смыслового связывания всей информации.
Knowledge Graph : структура, объединяющая сущности и их связи, созданная на основе данных.

GraphRAG значительно улучшает работу моделей языка с частными данными, позволяя им более точно и полно отвечать на сложные вопросы, требующие синтеза информации из разных источников.

⚠️ Рекомендации и предупреждения:

- Эффективность индексации зависит от правильной идентификации понятий
- Индексация может быть дорогостоящей, рекомендуется создание тестового набора данных
- Система предназначена для опытных пользователей в предметной области
- Необходим анализ ответов человеком для получения достоверной информации
- Методология наиболее эффективна на текстовых данных с общей темой и множеством сущностей

📄 Документация:

🟢локальный запуск
🟢конфигурирование
🟢эмулятор Azurite

🖥Github
🖥Github для запуска на API Azure
🟡Страница проекта
🟡Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

#LLM #GraphRAG #ML #RAG #NLP #Deeplearning

🌟 UltraPixel — новый подход для получения изображений сверхвысокого разрешения

Группа исследователей из Гонконгского университета науки и технологий (HKUST) совместно с Huawei Noah’s Ark Lab разработали принципиальной новую методику создание изображений в сверхвысоком разрешении (до 6000 px).
Новая архитектура основана на совокупности диффузионных патчей, принципов технологии ScaleCrafter для управления расширением сверточных блоков, ResAdapter для точной настройки базовой модели T2I и адаптация энтропии внимания на уровне внимания сети шумоподавления.
В качестве исходной генеративной модели используется StableCascade

На сегодняшний день, исследователи дорабатывают механизм сохранения детализации для достижения максимального фотореалистичного результата. В ближайшее время планируется публикация кода и необходимых сопутствующих моделей для инференса и самостоятельной тренировки.
О требуемых вычислительных ресурсах для запуска пайплайна не сообщается.


🟡 Страничка UltraPixel
🟡 Arxiv

@machinelearning_ru

#Text2Image #UltraHiRes #Diffusion #Ai

🌟 EchoMimic: реалистичная портретная анимация изображений на основе звука с помощью редактируемых маркеров-ориентиров.

EchoMimic - проект инновационного подхода, комбинирующий использование аудиодорожки и маркеры лиц для создания динамичных портретов сохраняя реалистичность исходного иpображения.

Mетод EchoMimic построен на моделях Stable Diffusion и использует модули Reference U-Net, Landmark Encoder и Audio Encoder для кодирования референсных изображений, характеристик лиц и аудио соответственно. На финальном этапе, Attention Layers декодирует временную динамику для создания последовательностей согласованных по времени видео.

Согласно проведенным в ходе разработки бенчмаркам, EchoMimic демонстрирует лучшие результаты по сравнению с другими проектами, такими как: SadTalker, AniPortrait, V-Express и Hallo в различных наборах данных, достигая высоких показателей по метрикам FID, FVD, SSIM и E-FID.

🖥 Локальный запуск возможен в ComfyUI или отдельный UI-интерфейс.
Рекомендованные ресурсы - от 16 GB VRAM, но EchoMimic работает и на 8 GB VRAM (увеличивается время инференса).

⚠️ В процессе установки скачиваются дополнительные модели:
🟢sd-vae-ft-mse;
🟢sd-image-variations-diffusers;
🟢audio_processor(whisper).

⚖️ Лицензирование: Apache-2.0

🖥 GitHub [ Stars: 492 | Issues: 6 | Forks: 50 ]
🟡Страница проекта
🟡Модели на HF
🟡Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

#Image2Animate #LipSync #ML #Diffusers #EchoMimic