Учимся вместе ИИ – Рассылка сообщества Towards AI #4
Учимся вместе с ИИ Рассылка сообщества Towards AI №4
Доброе утро, увлеченные ИИ-энтузиасты! В этом выпуске мы предлагаем новое видео для нашей серии курсовых видео с Activeloop о повышении производительности Large Language Model (LLM).
В этом видео показаны различные подходы, включая обучение с нуля, настройку, продвинутое создание заметок и генерацию с увеличением памяти (RAG). Это необходимо посмотреть разработчикам и энтузиастам ИИ, которые хотят сделать значительный прогресс в эффективности и эффективности LLM.
Я также хочу отметить “community spotlight” на этой неделе, в котором представлен инновационный инструмент от Nkjorg под названием Wisecraft AI. Это новое расширение для Google Chrome, которое позволяет взаимодействовать с текстом в Интернете, применяя модели мышления для критического мышления. Мы любим видеть новые инструменты, созданные вами!
Мы также хотели бы услышать ваше мнение об опросе на этой неделе, чтобы лучше понять потребности нашего сообщества в предстоящем прикладном курсе, который мы готовим.
- Как настроить большие языковые модели пошаговое руководство
- Встречайте GPS-Gaussian новый подход искусственного интеллекта для синтеза новых видов персонажа в реальном времени
- Познакомьтесь с Vchitect системой создания видео общего назначения с открытым исходным кодом для приложений текст-в-видео (T2V) и изображение-в-видео (I2V).
Что такое “What’s AI Weekly”
На этой неделе в What’s AI Луи Бушар представил подробное видео о повышении производительности LLM и балансировке между качеством, затратами и удобством использования. Он также сосредоточивается на выборе между обучением с нуля, настройкой, (продвинутым) созданием заметок и генерацией с увеличением памяти (RAG) с помощью Deep Memory от Activeloop. Посмотрите полное видео, которое поможет разработчикам и энтузиастам ИИ улучшить LLM, предлагая методы как для незначительных, так и для значительных достижений.
Раздел Сообщества “Learn AI Together”
Избранный пост сообщества из дискорда
Nkjorg только что запустил Wisecraft AI. Он позволяет применять модели мышления к выделенному тексту в Google Chrome. Основная цель – сделать критическую обратную связь доступной для всех. Пользователям предлагается выбор из 6 различных моделей мышления, которые предлагают различные перспективы и позволяют продолжить мышление и отражение, такие как мышление по первоначальным принципам, мышление второго порядка, инверсия и другие. Проверьте расширение здесь и поддержите члена сообщества. Разделитесь больше идеями моделей, отзывами и вопросами в этой теме!
AI-опрос недели!
Вы считаете, что обучение на вашем собственном GPU является важным? Поделитесь своим предпочтительным оборудованием в этой теме и присоединитесь к обсуждению в Discord.
Возможности сотрудничества
Sообщество Discord “Learn AI Together” переполнено возможностями для сотрудничества. Если вы хотите погрузиться в прикладной ИИ, ищете партнера для обучения или даже хотите найти партнера для своего проекта, присоединитесь к каналу сотрудничества! Также следите за этим разделом – мы каждую неделю делаем интересные предложения!
1. Das_search работает над идеями для наделения LLM более прямым контролем над имитированным постоянным эмоциональным состоянием, которое включает память с подцелью определения процесса, который может помочь в преобразовании математических уравнений в алфавитную запись. Они в настоящее время ищут группу людей для обсуждения этих идей. Если вам это интересно, свяжитесь с ними в чате!
2. Afk_legacy изучает математику и статистику для более глубокого понимания машинного обучения. Он также ищет партнера для совместного обучения и создания интересных проектов для портфолио. Если вы также ищете дополнительную мотивацию, свяжитесь в этой теме!
3. Vecthor4461 работает над подходом к управлению социальными медиа, решающим открытую проблему на текущем рынке. Они ищут разработчика back-end, увлеченного искусственным интеллектом, чтобы создать приложение на базе ИИ. Если вы хотите попробовать это, свяжитесь в теме!
Мем недели!
Мем от ghost_in_the_machine
Отобранный раздел TAI
Статья недели
RLHF Обучающая конвейер для LLM с использованием Huggingface 🤗 от Marcello Politi
Владение силой больших языковых моделей (LLM) только что стало более ясным с новым руководством по использованию библиотеки Huggingface. Доменно-специфические LLM продвигаются вперед, и использование обучения с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF) повышает их точность, связность и этическую соответственность. В подробном введении в RLHF представлено полное обучение конвейера в три фазы, позволяющее профессионалам и энтузиастам культивировать модели, которые превосходят в доставке качества, избегая при этом предубеждений.
Наши обязательные к чтению статьи
Эта статья представляет всесторонний обзор наиболее значимых статей, опубликованных в четвертой неделе ноября 2023 года, выделяя последние исследования и прогресс в области компьютерного зрения. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем, практиком или энтузиастом, эта статья предоставит ценные идеи о передовых техниках и инструментах в области компьютерного зрения.
2. Расшифровка выбросов во временных рядах: 2/4 от Andrea Ianni
Автор разъясняет сложную тему, используя данные о футболе. Они применяют основную статистику к твиттам с хештегом #rovella, легко обнаруживают выбросы и выявляют социальные закономерности во взаимодействиях в спорте. Этот кейс-стади по анализу временных рядов и выбросов обучает практическим техникам, полезным для различных областей, выходящих за пределы аналитики спорта, и предлагает простой вход в науку о данных.
3. Топ важных статей по LLM за неделю с 20/11 по 26/11 от Youssef Hosni
Статьи охватывают различные темы, формирующие следующее поколение языковых моделей, от оптимизации и масштабирования модели до рассуждений, показателей и повышения производительности. Отслеживание новаторских исследований по LLM в этих областях поможет управлять дальнейшим прогрессом в направлении более способных, надежных и соответствующих человеческим ценностям моделей.
Если вы хотите опубликовать свою работу на Towards AI, проверьте наши руководства и зарегистрируйтесь. Если она соответствует нашим редакционным политикам и стандартам, мы опубликуем вашу работу в нашей сети.
