Рубрика «embedding»

От сжатия текста к mem-векторам: новая веха в языковых моделях

Каждый, кто работал с большими языковыми моделями (LLM), знает про ограничение длины контекста: модель не может напрямую обработать текст, превышающий определённое число токенов. Это накладывает ограничения на работу с длинными документами и обширным контекстом. Но что если бы мы могли упаковать длинный текст в один-единственный вектор и скормить его модели как обычный токен? Звучит фантастично, однако свежие исследования показывают, что это возможно – такие “mem-векторы” позволяют сохранить сотни и даже полторы тысячи токеновЧитать полностью »

Приветствую!

Идея создания данной публикации крутилась с моей голове уже давно, дело в том, что одно из моих хобби связанно с распределёнными вычислениями, а другое хобби связанно с нейросетями и мне давно не давала покоя идея запустить инференс LLM на нескольких компьютерах, но так чтобы все они выполняли работу над одно и той же моделью параллельно.

Погуглив некоторое время узнал, что проект LocalAI уже относительно давно поддерживает такую возможность, недолго думая я раскатал на нескольких компьютерах данный проект, после чего выполнил все необходимые Читать полностью »

Недавно вышла статья которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало.
image
Ну что. Разберём “лопнул ли пузырь”, “как дальше жить” и поговорим откуда вообще такая загогулина.
Читать полностью »

До:

Алгоритм Джонкера-Волгенанта + t-SNE=супер-сила - 1

После:

Алгоритм Джонкера-Волгенанта + t-SNE=супер-сила - 2

Заинтригованы? Но обо всем по порядку.

t-SNE

t-SNE — это очень популярный алгоритм, который позволяет снижать размерность ваших данных, чтобы их было проще визуализировать. Этот алгоритм может свернуть сотни измерений к всего двум, сохраняя при этом важные отношения между данными: чем ближе объекты располагаются в исходном пространстве, тем меньше расстояние между этими объектами в пространстве сокращенной размерности. t-SNE неплохо работает на маленьких и средних реальных наборах данных и не требует большого количества настроек гиперпараметров. Другими словами, если взять 100 000 точек и пропустить их через эту волшебный черный ящик, на выходе мы получим красивый график рассеяния.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js