Lmst

Как несбалансированный оптимальный транспорт помог нам сделать поиск барицентров распределений устойчивым

Привет! Меня зовут Милена Газдиева, я являюсь научным сотрудником Института AIRI, а также инженером-исследователем и аспиранткой Сколтеха. Мои научные интересы лежат в области разработки генеративных моделей на основе оптимального транспорта (optimal transport, ОТ) и их приложений к различных задачам. Мы с коллегами добились успехов в повышении устойчивости таких моделей, и одна из наших статей по этой теме была принята на престижную конференцию по искусственному интеллекту ICLR 2025, которая в этом году будет проходить в Сингапуре. Сегодня я расскажу об этой работе, в рамках которой мы разработали метод оценки барицентров (взвешенных средних) распределений, устойчивый к различным выбросам и дисбалансам в данных. Что это означает и зачем нужно — читайте далее.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/888634/

#generative_models #optimal_transport #barycenters #оптимальный_транспорт

[Перевод] Нет, ваша генеративная модель меня не заменит

За последние три недели я устранил пару проблем с производительностью, что потенциально сэкономило компании несколько сотен тысяч долларов (я подрядчик, поэтому, к сожалению, не получаю никаких премий). Как я нашёл эти проблемы? Можно назвать это необъяснимой, основанной на опыте интуицией, шестым чувством нёрда; у меня просто возникло ощущение, что с системой что-то не так. За свои двадцать с лишним лет опыта я видел множество приложений и знал, что где-то в этой системе есть узкое место. Я создал тестовый сценарий, чтобы точно замерить пропускную способность системы от времени, запустил инстанс VisualVM и прошерстил десятки потоков, трассировок стеков, снэпшотов памяти и CPU. Я обнаружил проблемы, написал их исправления и запустил всё заново. Бум! Производительность возросла в десять с лишним раз. Мой начальник и коллеги были счастливы, а продуктивность повысилась. Меня похвалили, и я ощутил отдачу от выполненного долга. Но стоит помнить, что, строго говоря, это не были баги. Успешно проходили все юнит-тесты и интеграционные тесты, тесты BDD, линтеры, статический анализ кода и было выполнено несколько раундов проверок кода. Проблемы заключались в двух невинных строках кода (спрятанных среди тысяч других), казалось бы, не вызывавших никаких трудностей. Слава Богу, проблемы были найдены на этапе разработки и не затронули ни одной системы в продакшене (мои коллеги теперь могли выполнять свои тесты быстрее, поэтому скорость разработки сильно возросла).

https://habr.com/ru/articles/884368/

#генеративный_ии #генеративный_интеллект #generative_models #llm #генерация_кода

Toward #video #generative_models of the #molecular world

#AI #RFdiffusion #MDGen

https://phys.org/news/2025-01-video-generative-molecular-world.html

Основы и продвинутые техники RAG

В этом посте мы поговорим подробно про RAG на каждом его этапе, его модификации и его перспективные направления развития на момент написания статьи.

https://habr.com/ru/articles/871226/

#rag #rag_pipeline #llm #genai #nlp #machine_learning #generative_models

Kandinsky 4.0 — новая модель генерации видео

Сегодняшний релиз хочется начать с небольшой истории семейства моделей Kandinsky. В прошлом году на конференции AI Journey 2023 наша команда представила две модели: Kandinsky 3.0 для генерации изображений и первую российскую модель генерации видео по тексту Kandinsky Video . В этом году в апреле и мае вышли в свет улучшенные версии этих моделей: Kandinsky 3.1 с повышенным качеством изображений и Kandinsky Video 1.1 с улучшенными визуальным качеством и временной связностью кадров на видео. С тех пор прогресс в области генеративных моделей привел к созданию множества интересных решений для задач генерации, связывающих текст, видео и аудио модальности. Сегодня наша команда исследователей и учёных из Лаборатории Sber AI Research при поддержке учёных Лаборатории FusionBrain Института AIRI представляет Kandinsky 4.0 — нейросеть нового поколения для создания реалистичных видеороликов по текстовому описанию или стартовому кадру, а также аудио сопровождения для сгенерированного видеоролика. Теперь модель генерирует видеоряд продолжительностью до 12 секунд в разрешении HD (1280x720) по любому текстовому описанию или произвольному стартовому кадру. С помощью модели можно создавать видео с разным соотношением сторон под любые пользовательские и продуктовые потребности. В этой статье мы подробно рассмотрим структуру, функционал и процесс обучения нашей новой модели.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/866156/

#генерация_видео #kandinsky #video #multimodality #sberai #sberdevices #airi #generative_models #kandinsky_4

Введение в синтетические данные для ML: зачем они нужны?

Генерация документов, лиц и даже симуляция целых атак: как далеко можно зайти в создании и использовании синтетических данных? В этой статье Артур Казукевич, Data Science Engineer в Data Light, расскажет, почему синтетика становится крупнейшей тенденцией в сфере ML, как такие данные можно использовать и какие ограничения для генерации существуют, а также поделится своим опытом.

https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/860310/

#data_science #generative_models #data_scientist #data_engineering

Квантизация позволяет запускать Llama 3.2 на мобилках

Квантизация помогла портировать последнюю версию LLM Llama 3.2 на мобильные платформы - iOS и Android. Для этого разработчики выпустили квантованные версии Llama 3.2 1B и 3B , которые при тестах на ARM-процессорах показали высокую скорость инференса, по сравнению с несжатыми весами в формате BF16. Как вообще получилось, что Llama работает на мобильных процессорах, ведь для ее запуска нужен определенный программный стек, чаще всего библиотека Pytorch и CUDA на операционной системе Linux? Дело в том, что Meta* ( признана в России экстремистской организацией) используют ExecuTorch - это фреймворк, который является частью Pytorch-платформы и предназначен для запуска Pytorch-программ на мобильных девайсах. ExecuTorch поддерживается фреймворком Llama Stack для запуска моделей Llama, а именно легковесных Llama 3.2 1B и 3B , на iOS и Android. Для разработки мобильных приложений под эти платформы Llama Stack предоставляет клиентский SDK на Swift для iOS и Kotlin для Android, оба написаны под ExecuTorch бэкенд. Какого именно уровня производительности удалось добиться новым квантованным моделям Llama? В среднем это ускорение инференса от двух до четырех раз по сравнению с весами в формате BF16, при сохранении практически сопоставимого качества. Уменьшение размера модели на 56% - что важно для мобильного приложения, чтобы меньше места на телефоне занимало - и уменьшение объема потребляемой памяти на 41% процент. Все это согласно результатам бенчмарков, приведенных на сайте Llama. Сразу стоит отметить важную деталь: речь идет не об обычной post-training квантизации , когда вы берете веса в FP16 и квантуете в GGUF или GPTQ. Хотя такие веса, безусловно, имеют практическое применение для множества задач, они страдают падением качества, это хорошо заметно на бенчмарках ниже.

https://habr.com/ru/articles/856244/

#llama #qlora #llama_32 #генеративные_модели #generative_models #нейронные_сети

Мультимодальные приложения на Llama 3.2 и Llama Stack

Недавний релиз Llama 3.2 с мультимодальными версиями 11B и 90B открывает возможности для создания AI приложений, анализирующих визуальный ввод. Мультимодальные модели были и раньше, но это первая официальная версия Llama с такими функциями. Модель может быть использована для распознавания объектов и текста на изображении, как это делает GPT-4o. Довольно интересен технический рецепт создания мультимодальной Llama 3.2. За основу была взята предыдущая версия - 3.1, обычная текстовая LLM. Логично, если принять во внимание, что конечная цель - извлекать признаки изображения и “транслировать” их в текстовые токены. К LLM добавили image encoder, это модуль, который встраивает представление картинки-ввода в векторное пространство. А также слои image adapter’а - для того, чтобы полученные визуальные признаки передавать в языковую модель. Подробнее об энкодерах и адаптерах изображений можно прочитать, например, в статье Bordes et al. 2024 - введение в визуально-языковые модели. Обучают VLM на парах изображение-текст, именно так обучали и Llama 3.2. Причем в несколько этапов - сначала на большом корпусе данных, а затем применили файнтюнинг на меньшей, но более качественной выборке. Как показывает прошлый опыт работы с моделями Llama 3, такой подход дает хорошие результаты. Базовая модель, обученная на большом корпусе данных (например, 15трлн токенов Llama 3), хорошо генерализуется при файнтюнинге и меньше подвержена оверфиттингу. Пример - моя модель ruslandev/llama-3-8b-gpt-4o-ru1.0 , которая после обучения на небольшом, но качественном датасете превзошла GPT-3.5 на русскоязычном бенчмарке.

https://habr.com/ru/articles/852168/

#mlops #нейронные_сети #reinforcementlearning #llama #llama_3 #llm #nlp #genai #generative_models #генеративные_модели

HTML-теги с искусственным интеллектом

Всем привет! Помните череду недавних анонсов от IT-гигантов, о различном ИИ-функционале, внедренном во все, что только можно? Среди этих анонсов, например, были помощники в написании текстов писем и сообщений для почтовых и других сервисов. Эти помощники могут проверить вас на ошибки, перевести текст на другой язык, поменять тональность и настроение текста, сделать его более кратким, либо, напротив, дополнить. На мой скромный взгляд, сейчас складывается такая ситуация, что создавать собственные ИИ-сервисы общего назначения очень рискованно, ибо крупным компаниям не составит труда воспроизвести ваш функционал, имея доступ к более значительным ресурсам, как вычислительным, так и в плане данных. Но и у нас, независимых разработчиков и энтузиастов, есть свои преимущества: мы можем создавать решения на уровне библиотек и компонентов, которые будут способны размыть и скорректировать разницу в конкурентных преимуществах, между гигантами и мелкими стартапами. Итак, в этом материале, я предлагаю вам вместе со мной создать умный HTML-тег - текстовое поле, которое сможет помогать пользователю в настройке введенного текста. Этот тег можно будет использовать на любом сайте, в любом веб-приложении, созданном с помощью любого современного фреймворка, или даже, в простом статическом HTML-файле.

https://habr.com/ru/articles/842044/

#artificial_intelligence #html #web_components #chatgpt #javascript_library #symbiotejs #widgets #llm #api #generative_models

Diffusion Is Spectral Autoregression
https://sander.ai/2024/09/02/spectral-autoregression.html
#ycombinator #diffusion #autoregression #spectrum #spectral_analysis #Fourier_transform #natural_images #deep_learning #generative_models

Как оживить Кандинский матрицами вращений для генерации видео — модель Splitter Next (часть 3-я)

В первой части , был показан способ генерации видео за счет влияния на текстовый эмбеддинг изменениями от эмбеддингов кадров другого видео через матрицы вращений. Во второй части были показаны первичные подходы и реализации по генерации видео из текста с использованием машинного обучения простой модели Splitter. Задача модели Splitter создавать серию близких текстовых эмбеддингов, которые будут потом использоваться Декодером для генерации близких изображений. В третей части я покажу как улучшал модель Splitter и оценивал.

https://habr.com/ru/articles/835210/

#rotation_matrix #матрица_вращения #генерация_изображений #генерация_видео #kandinsky_video #kandinsky #texttoimage #computer_vision #multimodality #generative_models

Как оживить Кандинский матрицами вращений для генерации видео — модель Splitter (часть 2-я)

В первой части , я познакомил вас с новым подходом, использующим матрицы вращений для генерации видео моделями text-2-image. Во второй части двигаемся к решению задачи на основе машинного обучения через: - формализацию функции потерь; - построение базовой модели Splitter, по сути, обучаемой матрицы вращений; - построение алгоритма обучения на векторизованном датасете из 200-500 роликов. И посмотрим первые результаты.

https://habr.com/ru/articles/831816/

Как оживить Кандинский матрицами вращений для генерации видео (часть 1-я)

В статье коснемся темы матриц вращений и особенно их версии для многомерных пространств. Матрицы вращений широко используются в задачах 3D моделирования, для контролируемого поворота объекта. Но как оказалось, можно посмотреть на них шире и применить к многомерному латентному пространству диффузионных моделей. И первые опыты показали применимость матриц вращений при решении задачи генерации видео из текста. Статья (1-я часть) основана на моей магистерской работе в МФТИ, которую защитил в июне 2024г.

https://habr.com/ru/articles/830366/

Как мы делали умного помощника: Use Case внедрения умного чат-бота на основе подхода “Карта знаний” и LLM GigaChat

Привет, Habr! Меня зовут Александр Сулейкин, архитектор Big Data решений, к. т. н. и CEO ИТ-компании “ДЮК Технологии”. Совместно с нашим экспертом по внедрению LLM, Анатолием Лапковым, мы подготовили статью по теме внедрения умного помощника в крупной некоммерческой организации. Под капотом - базовая модель от Сбера GigaChat, однако вся обвязка и подход к решению задачи - наши собственные. И это то, о чем пойдет речь в статье. Исходная проблема Одна из главных проблем использования LLM - это галлюцинации, которые появляются в результате неверного трактования моделью тех или иных запросов. Одна из основных причин - это разбиение исходного текста на чанки, которое, зачастую, делается с ошибками или неточностями в силу разных причин. По данной теме и детальнее про процесс разбиения на чанки и особенности процесса можно почитать, например, в этой статье: https://habr.com/ru/articles/779526/ . Здесь лишь отметим, что процесс на данный момент сложно управляем, когда требуется повысить точность поиска наиболее релевантных векторов в векторной базе. В последних трендах для разбиения на чанки стали использовать те же LLM - подробнее о методах разбиения текста на чанки можно найти, например, тут: https://dzen.ru/a/Zj2O4Q5c_2j-id1H . Однако, несмотря на все текущие достижения по теме нарезки чанков, проблема качества поиска информации в них все еще остается. Многие области знаний, в том числе и помощники технической поддержки пользователей для любой сферы - требуют более качественных и точных ответов модели.

https://habr.com/ru/articles/829022/

#llm #chatbot #gigachat #generative_models #ai

Как мы разрабатывали помощника программиста: кейс MTS AI

Привет, Хабр! Последние два года разработчики-исследователи MTS AI создавали помощника программиста, который называется Kodify. В этой статье мы расскажем о работе над этим продуктом и его функционале. Этот пост — адаптация доклада с конференции True Tech Day 2.0. Его запись можно посмотреть здесь .

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/821803/

#ии #ии_и_машинное_обучение #copilot #artificial #artificial_intelligence #artifical_intelligence #generative_models #generative_ai

Kandinsky Video 1.1: обновленная модель генерации видео

В ноябре прошлого года наша команда представила свою первую разработку в области генерации видео по тексту – модель Kandinsky Video , основанную на модели генерации изображений Kandinsky 3.0 , по которой мы недавно выпустили обновление – версию 3.1 (о чем можно почитать здесь ). Первая видеомодель уже обладала весьма достойным качеством, сравнимым с лучшими мировыми решениями на тот момент. Нам удалось прокачать скорость генерации и моделирование динамики, но главное – мы вступили в новую для себя область генеративного искусственного интеллекта и быстро достигли в ней заметных результатов. Тогда, полгода назад, о подобных моделях знали в основном лишь те, кто так или иначе интересуется областью генеративного искусственного интеллекта. Сегодня же ситуация изменилась – благодаря значительному росту качества генерации видео за последний период, о существовании подобных моделей не слышал только ленивый. Разумеется, такой вход новых технологий в нашу жизнь стал возможным именно благодаря тем исследованиям, которые сообщество проводило за последние полтора года и в которые исследователи из нашей команды включились практически сразу. Сегодня мы представляем следующую версию нашей модели генерации видео по тексту – Kandinsky Video 1.1. Мы учли последние тенденции в области разработок видеомоделей и сделали нашу технологию еще более впечатляющей, проведя собственные исследования в области архитектур, обработки данных и замере показателей качества, которые мы опишем ниже.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/817667/

#генерация_видео #kandinsky_video #multimodality #sberai #sberdevices #airi #generative_models #kandinsky #texttoimage #computer_vision

Kandinsky 3.1 — новая быстрая модель генерации изображений по тексту

2023 год можно смело называть годом бурного развития генеративного искусственного интеллекта. Это касается не только привычной нам модальности изображений (Kandinsky 2.1, 2.2, 3.0, Stable Diffusion XL, IF, Шедеврум и др.), но и текстовой (ChatGPT, GPT-4, LLaMA, Falcon, GigaChat и др.), аудио (VALL-E, MusicLM и др.), 3D (Magic3D и др.), и даже модальности видео (Kandinsky Video, Gen-2, CogVideo и др.). В 2024 всё движется ещё более впечатляющими темпами: картинки (SD3), видео (Sora), музыка (Suno) и т. д. При этом все основные игроки стараются равномерно двигаться вперёд и повышать качество синтеза. Текстовые чат‑боты научились взаимодействовать с внешними системами посредством плагинов, синтез изображений вышел на уровень фотореалистичных генераций, длина генерируемых видео постепенно увеличивается с сохранением сюжетной связности между кадрами. И такой прогресс обусловлен уже не только наращиванием вычислительных мощностей, но и большим числом неординарных архитектурных решений, которые позволяют добиваться лучшего качества, а также сложными технологиями инженерии данных, позволяющими создавать огромные и в то же время очень качественные наборы данных для обучения моделей. В ноябре прошлого года, на конференции AI Journey, наша команда также представила новое поколение text-to-image-модели Kandinsky 3.0. В целом упростив архитектуру и взяв более мощный текстовый кодировщик по сравнению с семейством моделей Kandinsky 2.x, нам удалось добиться значительного роста в качестве изображений с точки зрения реалистичности и детализации, улучшить понимание текста и побить качество модели SDXL на side-by-side-сравнении с точки зрения человеческих предпочтений, что является наиболее показательной метрикой качества в задаче генерации. Подробнее о модели Kandinsky 3.0 можно прочитать в этой статье статье . Также, на базе этой модели в том же ноябре мы выпустили первую российскую модель генерации видео по тексту Kandinsky Video, о которой можно больше узнать здесь .

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/805337/

#kandinsky_31 #multimodality #sberai #sberdevices #airi #generative_models #kandinsky #computervision #texttoimage