Всем привет! В статье «Slovo и русский жестовый язык» мы рассказывали, как решаем задачу распознавания изолированных жестов, в статье «Русский жестовый язык: первое место в американском бенчмарке» делились результатами решения, а в статье «GigaChat и русский жестовый язык» речь шла о реализации прототипа общения с генеративной языковой моделью GigaChat. В этой статье речь пойдет о распознавании и переводе жестового языка и передовых подходах для их решениях.
Сегодня мы выпускаем большое обновление для Браузера с рекордным числом изменений, в основе которых лежат нейросети или другие методы машинного обучения. Теперь Браузер исправит ошибки в тексте, сократит или улучшит его, перескажет видео с японского или корейского, распознает QR-код в трансляции и предложит перейти по ссылке в один клик, а также защитит от фишинг-страниц и не только.
В этой статье расскажем, как мы обучали нейросеть с помощью учебника Розенталя, как модель, отвечающая за субтитры, понимает, что начал говорить другой человек, почему не каждый QR-код легко распознать и за счёт чего мы научились ловить фишинговые сайты, которые появились буквально 5 минут назад. Обо всём этом — под катом.
Всем привет. Хочу поделиться с сообществом небольшим опытом и наработками для исследования и развития языков, в особенности малых. Для большинства таких языков нет ни систем машинного перевода, ни виртуальных ассистентов, ни других языковых моделей. Основная проблема тут в недостатке данных и отсутствии большого интереса у крупных компаний в их развитии. Однако есть достаточно большое число людей, которым дорог их язык, и которые прикладывают усилия по их сохранению и развитию. Предлагаю обсудить это и познакомиться с инструментами, которые помогут не только собирать данные, но и делать на их основе полезные вещи, типа паралельных книг для изучения языка и систем машинного перевода.
Мы научимся:
1. Дообучать мультиязычные языковые модели, переводящие текст в векторное представление (эмбеддинги).
2. Использовать их для выравнивания текстов библиотекой lingtrain-aligner, извлекая из текстов параллельные корпуса.
3. Загружать датасеты и модели на HuggingFace, чтобы это было доступно всем.
4. Создавать из выравнивания параллельные книги для изучения языков.
5. Начнем собирать датасет инструкций на малых языках, чтобы языковые модели и виртуальные смогли понимать и общаться на чувашском, якутском, башкирском и других языках.
Все это в делается в виде открытых проектов и сообществ, поэтому приглашаю всех интересующихся изучением и поддержкой языков подключаться к нам, будет интересно.
Я обучил небольшой (порядка 10 миллионов параметров) трансформер по превосходному туториалу Let’s build GPT: from scratch, in code, spelled out Андрея Карпати. После того, как он заработал, я захотел максимально глубоко понять, как он устроен внутри и как создаёт свои результаты.
В исходной научной статье, как и во всех туториалах по трансформерам упор в основном делается на многоголовом самовнимании, — механизме, при помощи которого трансформеры обучаются множественным взаимосвязям между токенами, не используя рекурретности или свёртку. Ни в одной из этих статей или туториалов я не нашёл удовлетворительного объяснения того, что происходит после внимания: как конкретно результаты вычисления внимания превращаются в точные прогнозы следующего токена?
Я подумал, что могу пропустить несколько примеров промтов через обученный мной небольшой, но работающий трансформер, изучить внутренние состояния и разобраться в них. То, что казалось мне быстрым исследованием, оказалось полугодовым погружением, но дало результаты, которыми стоит поделиться. В частности, у меня появилась рабочая теория, объясняющая, как трансформер создаёт свои прогнозы, и эмпирические свидетельства того, что это объяснение, по крайней мере, правдоподобно.
Если вы знакомы с трансформерами и хотите сразу узнать вывод, то он таков: каждый блок трансформера (содержащий слой многоголового внимания и сеть с прямой связью) изучает веса, связывающие конкретный промт с классом строк, найденных в обучающем корпусе. Распределение токенов, соответствующее этим строкам в обучающем корпусе, и есть приблизительно то, что блок выводит как прогноз для следующего токена. Каждый блок может ассоциировать один и тот же промт со своим классом строк обучающего корпуса, что приводит к другому распределению следующих токенов, а значит, и к другим прогнозам. Окончательный результат работы трансформера — это линейное сочетание прогнозов каждого блока.
Итак, в прошлой статье я уже немного рассказывал о том, что с LLM можно работать и даже построить определенный RAG. Как и обещал, перейдем к практике! :)
Сегодня мы будем делать простейший локальный и приватный RAG для работы с базой знаний. Все это будет проходить без погружения в сложные дебри, чтобы извлечь основную суть и уже иметь представление о том, как компоненты связаны между собой, и за что они отвечают.
Вот так когда-то отвечала языковая модель, когда её просили привести пример стихотворения Бальмонта. Стихотворение с таким названием действительно есть, но начинается оно совсем не так.
К сожалению, генеративные модели могут галлюцинировать и выдумывать ответ. С таким мы боремся с помощью внешней информации.
Мы, Александр Кайгородов и Светлана Маргасова, обучаем генеративные модели в Яндексе. В этой статье мы расскажем, как заставить генеративные модели перестать придумывать несуществующие факты и как научиться находить эти ошибки, если они всё же случаются. Вы узнаете о том, как использовать внешнюю информацию, опираясь на которую мы можем выполнять как обусловленную генерацию (Retrieval Augmented Generation), так и фактологическую оценку имеющихся генераций (Fact-Check).
Бесплатный инструмент Nightshade, созданный исследователями из Чикагского университета, скачали 250 000 раз за первые 5 дней его существования. Программа предназначена для цифровых художников, которые не хотят допустить использования своих изображений генеративными ИИ. Похоже, если инструмент будет настолько успешен, разработка следующих моделей может быть сильно усложнена.
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.
В этой статье мы обсудим кластеризацию на графах, задачу выделения сообществ, распад карате-клуба, self-supervised и unsupervised задачи — и как всё это связано с матчингом.
Если, открывая холодильник вы еще не слышали из него про RAG, то наверняка скоро услышите. Однако, в сети на удивление мало полных гайдов, учитывающих все тонкости (оценка релевантности, борьба с галлюцинациями и т.д.) а не обрывочных кусков. Базируясь на опыте нашей работы, я составил гайд который покрывает эту тему наиболее полно.
Итак зачем нужен RAG?
Салют! Уже ни для кого не секрет, что GigaChat активно развивается, и обновление моделей не заставляет себя долго ждать. Рады сообщить вам, что новые версии GigaChat Lite и GigaChat Pro получили мощный апгрейд и стали еще более креативными, умными и точными в исполнении инструкций, а также получили более высокую оценку, чем ChatGPT (gpt-3.5-turbo-0613) на бенчмарке MMLU. На сегодняшний день GigaChat используют уже более 2,5 миллионов человек.
В новом обновлении GigaChat Lite получил расширение максимального контекста до 32768 токенов (GigaChat Lite+), а GigaChat Pro — до 8192 токенов. Вместе с контекстом мы улучшили качество ответов, превзойдя ChatGPT на русском SBS и английском MMLU, а также сделали апдейт датасетов по экономике, медицине и праву, добавили экспертные и редакторские данные, а также прокачали функции (улучшили работу запросов).
Узнать, как попробовать самую сильную версию GigaChat бесплатно, можно в конце статьи.
Всем привет! Хочу поделиться необычным кейсом из моей практики – созданием иллюстраций для игровых карточек «Имиджинариума» с использованием нейросети Midjourney. Наша команда визуализировала выражения и понятия из мира ИТ. Мы представили, как может выглядеть на карточках настольной игры Agile, путь пользователя, удаленный доступ, оживили системы видеонаблюдения, пофантазировали над человеческим обличием бекенда, стартапа или дедлайна. Об этом - новая статья в блоге ЛАНИТ. Бонус –под катом вас ждут очень много красивых картинок и ссылка на составленный мной гайд по работе с промтами в Midjourney.
Если вы не провели последние два года на ферме в Сибири, вы, вероятно, слышали о Stable Diffusion или пробовали генерировать изображения с помощью моделей, вроде Dall-e или Midjourney. Они становятся все лучше каждый день, и по качеству уже сравнимы с людьми, а во многих аспектах даже лучше (например, им не нужно платить).
Исследования в области создания видео уже идут полным ходом во многих лабораториях и компаниях, так что это лишь вопрос времени, когда генеративные модели сместят людей с очередного столпа на котором держится наше общества — порно. Я не вижу чтобы кто то поднимал тревогу об огромном количестве людей, которые потеряют работу из-за этого. Я не такой бессердечный, поэтому, прежде чем наступил этот печальный момент, я решил принять меры и создать базовое руководство, которое даже работник индустрии для взрослых сможет понять и использовать, чтобы оставаться в игре. Давайте посмотрим, что к чему.
Привет, Хабр! Меня зовут Наталья Макарова, я ведущий разработчик команды геоданных в CDEK. В этой статье расскажу, как мы с помощью ML решили проблему, не дававшую нашей компании перейти на автоматическую маршрутизацию курьеров.
Мы умеем отслеживать прохождение грузом всей транспортной цепочки, включая промежуточные склады. Но посылку нужно ставить на конкретный маршрут до того, как весь груз придет на склад доставки. И даже до того, как он попадет в ERP‑систему СDEK (посылки оформят в офисах). То есть задача такая: определить, на какой маршрут поставить конкретный заказ до того, как появился сам маршрут!
По прогнозам к 2050 году смертность от инфекционных и бактериальных заболеваний, не поддающихся лечению в связи с устойчивостью возбудителей к антибактериальным препаратам, составит 10 млн человек в год и выйдет на одно из лидирующих мест наряду с сердечно-сосудистыми и онкологическими заболеваниями. Основным объектом данного исследования как раз является один из таких типов бактерий – метициллинрезистентный золотистый стафилококк (MRSA), устойчивый к стандартным лекарственным препаратам, известным и применяемым на практике антибиотикам.
Данной проблемой уже долгие годы занимаются ученые и медицинские организации по всему миру, и, наконец, с мертвой точки позволили сдвинуться силы искусственного интеллекта и глубокого обучения, основанного на применении графовых моделей нейронных сетей, знакомых для каждого из нас.
Ученым из Массачусетского университета удалось осуществить данное исследование за счет использования глубокого обучения. Помимо того, что новый класс антибиотиков способен уничтожать MRSA бактерии, он также обладает очень низкой токсичностью по отношению к клеткам человека, что является безупречным результатом.
В данной статье я подробнее расскажу о методах и ходе данного исследования, от зарождения идеи, до ее реализации и практических результатов.
Приятного прочтения! :)
Здравствуйте, уважаемые читатели!
Тема сегодняшней статьи будет несколько нестандартная, однако, безусловно связанная с информационными технологиями, нейросетями и технологическим гигантом нашего времени – компанией Яндекс.
Сразу хочу отметить – я отлично осознаю факт того, что Хабр не является площадкой для сведения счетов, размещения жалоб или ломания копий. И идея о том, чтобы написать свой отзыв об опыте общения с компанией Яндекс так и осталась бы идеей, лежащей где-то чуть ли не на дальней полочке в моем мозге, если бы буквально на днях, 18.01.2024 г., спустя 5 месяцев после того, как поступили со мной, я не увидел полностью аналогичный случай, о котором написали в сети. См. ссылку ниже:
https://journal.tinkoff.ru/kak-ia-pytalas-ustroitsia-na-rabotu-v-iandeks/
Прочитав пост, я понял, что эпопея “Яндекс-швырялово” длится уже около полугода и при этом все её организаторы чувствуют себя предельно комфортно, поэтому я был просто вынужден расчехлить перо.
В этом посте я представлю подробный пример математики, используемой внутри модели трансформера, чтобы вы получили хорошее представление о работе модели. Чтобы пост был понятным, я многое упрощу. Мы будем выполнять довольно много вычислений вручную, поэтому снизим размерность модели. Например, вместо эмбеддингов из 512 значений мы используем эмбеддинги из 4 значений. Это позволит упростить понимание вычислений. Мы используем произвольные векторы и матрицы, но при желании вы можете выбрать собственные значения.
Как вы увидите, математика модели не так уж сложна. Сложность возникает из-за количества этапов и количества параметров. Перед прочтением этой статьи я рекомендую прочитать пост Illustrated Transformer (или читать их параллельно) [перевод на Хабре]. Это отличный пост, объясняющий модель трансформера интуитивным (и наглядным!) образом, поэтому я не буду объяснять то, что уже объяснено в нём. Моя цель заключается в том, чтобы объяснить, как работает модель трансформера, а не что это такое. Если вы хотите углубиться в подробности, то изучите известную статью Attention is all you need [перевод на Хабре: первая и вторая части].
Прошлый год в Computer Vision запомнился тем, что появилось множество больших претрейненных сетей (Fondation Models). Самая известная - GPT4v (ChatGPT с обработкой изображений).
В статье я попробую простым языком объяснить что это такое (для тех кто пропустил), как меняет индустрию. Какие задачи стало проще решать. Какие продукты появились в последнее время и появятся в будущем.
И можно ли уже выгнать на мороз лишних "ресерчеров"?!
Снежный барс (ирбис) — один из самых редких видов больших кошачьих, который обитает в горных районах. С 2000 года снежный барс занесён в Красный список МСОП как «находящийся под угрозой исчезновения», а с 2017 года ирбисам присвоен статус уязвимого вида.
Такие животные нуждаются в особом наблюдении. Для мониторинга их поведения, состояния и численности учёные используют фотоловушки — автоматические камеры, которые устанавливаются на звериных тропах. Но чтобы отсмотреть и отсортировать все изображения c ловушек вручную, исследователи могут потратить несколько недель.
Меня зовут Михаил Добрицын, я учусь в Школе Анализа Данных Яндекса. В 2023 году совместно с Сайлюгемским национальным парком и другими студентами мы обучили нейросеть, которая поможет учёным быстрее находить снежных барсов и других животных на снимках и узнавать больше об их маршрутах. В этой статье расскажем, как создали собственный датасет для обучения такой нейросети, как тренировали модель, какие результаты получили сейчас и как планируем развивать это решение.
Во времена повсеместного заполонения трансформерами, которые пожирали в себя все больше и больше кремниевых чипов; когда казалось, что лучше уже не будет и за каждый новый токен нужно платить в квадрате от предыдущих, в эту холодную зимнюю пору появилась она - Мамба.
