AI feed

📌Подборка фреймворков для локального инференса на устройствах.

Всего полтора года назад казалось, что запустить локально языковую или генеративную модель было чем-то из области фантастики, доступной немногим. Тогда было всего несколько самописных вариантов вариантов, и каждый из них требовал знаний, усилий и ресурсов.

Но время шло, и сфера фреймворков для инференса начала развиваться с невероятной скоростью. Появились новые фреймворки и инструменты, библиотеки, интерфейсы для запуска любых моделей на чем угодно.

Сегодня мы имеем десятки вариантов для инференса LLM, от простых и удобных фреймворков до сложных и требовательных систем. Выбор стал настолько широким, что теперь можно подобрать инструмент под конкретную задачу.

Это настоящая революция, которую мы не замечаем, и она происходит прямо на наших глазах. Интересно будет посмотреть. во что это выльется еще через полтора года.

🟠llama.cpp
Проект, написаный на С++, позволяет запускать LLM, VLM, MMLM на СUDA, AMD, NPU, Metal. Наиболее распространенные реализации - ollama и LMStudio.

🟠MLC
Развертывание LLM на WebGPU. Самая быстрая реализация LLM на WebGPU из существующих на сегодняшний день.

🟠MLX
Самый быстрый фреймворк для Mac. Поддерживает GenAI (Flux, SDXL и др.), speech-2-text (Whisper), LLM.

🟠Candle
Минималистичный кроссплатформенный ML-фреймворк от Huggingface, написанный на Rust. Поддерживает работу с GPU и прост в использовании.

🟠Transformers.js
Фреймворк для запуска моделей напрямую в браузере, без сервера. Написан на Javascript (WebGPU) поверх ONNXruntimeweb.

🟠Ratchet
Кроссплатформенный инструментарий от Huggingface для WebGPU/CPU инференса с поддержкой запуска квантованных версий моделей Whisper, Phi 2 & 3 и Moondream. Написан на Rust.

🟠zml
Кросплатформенный фреймворк с возможностью распределенного запуска модели на разных платформах (CUDA, ROCm и Cloud). Написан на Zig.

🟠gpu.cpp
Простой и эффективный фреймворк для работы с GPU на C++. Работает с CUDA, AMD, Intel GPU, Metal за счет WebGPU.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Frameworks

✔️ Inflection AI сотрудничает с Intel в создании нового устройства LLM.

Устройство будет построено на базе аппаратного ускорителя машинного обучения Intel Gaudi 3 и будет работать под управлением Inflection 3.0, новейшей LLM от Inflection AI. Inflection 3.0 будет доступна в двух версиях: одна для чат-ботов, а другая — для задач, требующих точного следования инструкциям пользователя.

Последняя также сможет предоставлять ответы в формате JSON, для расширения возможностей интеграции с другими приложениями.

По заявлению Inflection AI, их ПО на процессорах Intel может работать вдвое эффективнее, чем на процессорах некоторых конкурентов. Выпуск устройства запланирован на первый квартал 2025 года.
siliconangle.com

✔️ Hearst и OpenAI заключили партнерство в сфере контента.

Издательский дом Hearst объявил о новом партнерстве с компанией OpenAI, в рамках которого контент газет и журналов Hearst будет интегрирован в продукты OpenAI. Соглашение охватывает более 20 журналов: Esquire, Cosmopolitan, ELLE и Runner’s World и более 40 газет.

Интеграция контента Hearst в продукты OpenAI позволит пользователям ChatGPT получать более широкий спектр информации: местные новости, мода, дизайн, здоровье, фитнес и автомобили.

Контент Hearst в ChatGPT будет сопровождаться соответствующими ссылками на оригинальные источники. Цель партнерства — повысить достоверность информации в продуктах OpenAI и обеспечить доступ к высококачественной журналистике.
openai.com

✔️ США инвестирует в разработку новых материалов для производства чипов с помощью ИИ.

Министерство торговли США объявило конкурс с бюджетом до 100 миллионов долларов на разработку экологически чистых материалов и процессов для производства полупроводников с использованием ИИ.

Проект направлен на сокращение времени и ресурсов для создания новых материалов и фокусируется на AI/AE, объединяющем машинное обучение и автоматизированные лаборатории.

Внедрение AI/AE ускорит поиск и синтез материалов не только в полупроводниковой промышленности, но и в других областях, - энергетике, аэрокосмической и оборонной промышленности, биологии, химии и фармацевтики.
asiatimes.com

✔️ Baidu запускает Baige 4.0 для повышения эффективности кластеров GPU и платформу Qianfan 3.0.

Baige 4.0 контролирует кластеры GPU, автоматически обнаруживая сбои и перенося рабочие нагрузки для предотвращения простоев. С его применением эффективность обучения LLM достигла 99,5%, что на 30% выше средних показателей по отрасли благодаря улучшениям в проектировании кластеров, планировании заданий и оптимизации VRAM. Платформа поддерживает кластеры до 100 000 графических процессоров.

Baidu также обновила платформу Qianfan Foundation Model до версии 3.0, обеспечивая доступ к почти 100 крупным моделям, включая ERNIE, и снизилая стоимость инференса моделей более чем на 90%.
analyticsindiamag.com

✔️ Adobe запускает веб-приложение для защиты авторов от нежелательного использования их работ в сфере ИИ.

Веб-приложение Content Authenticity, выход бета-версии которого запланирован на первый квартал 2025 года, позволит помечать изображения, видео и аудиофайлы атрибутивными метаданными: имя автора, веб-сайт и страницы в социальных сетях.

Ключевой особенностью приложения является возможность запретить использование контента для обучения генеративных моделей ИИ. Метаданные, добавляемые приложением, будет сложно удалить, и они должны сохраняться даже на скриншотах. Приложение Content Authenticity станет ответом на опасения авторов по поводу несанкционированного использования их работ.
adobe.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🤖 Anthropic Batch API: Эффективность и преимущества в сравнении с OpenAI Batch API

Компания Anthropic представила новый Message Batches API — решение для асинхронной обработки большого количества запросов. Этот API позволяет отправлять до 10,000 запросов в одном пакете, обрабатывая их менее чем за 24 часа (скорость в обмен на скидку в 50%). Теперь у Антропика тоже есть удобное API для таких задач, как анализ данных и классификация.

Anthropic Batch API может обрабатывать до 10,000 запросов в батче (у openAI - 50,000 в батче)

По деньгам получается следующее - например, для модели Claude 3 Haiku стоимость входных токенов с Batch API составляет $0.125 за 1 млн токенов, а выходных — $0.625 за 1 млн токенов.

OpenAI Batch API также предоставляет скидку на 50%. Например, для модели GPT-4o-mini стоимость входных токенов составляет $0.075 за 1 млн токенов, а выходных — $0.300 за 1 млн токенов при использовании Batch API, что значительно дешевле по сравнению с моделями Anthropic.

Anthropic Batch API обещают обработка в течение 24 часов или быстрее. Пользователи могут отслеживать статус через Console или API.


Поддерживаемые модели: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku и Claude 3 Opus.

Разнообразие запросов: Поддержка Vision, Tool use, системных сообщений и диалогов в одном пакете.

Период доступности результатов: Результаты доступны для загрузки в течение 29 дней после создания пакета.

Ссылка

✔️ Hitachi совместно с Nvidia запустили сервис обслуживания железных дорог на основе ИИ.

Система HMAХ анализирует данные, собираемые с поездов, чтобы предсказывать оптимальное время для замены деталей. Это первый коммерческий продукт Hitachi, использующий ИИ для обслуживания железных дорог, и он уже работает на некоторых маршрутах в Великобритании и Италии.

HMAX использует GPU от NVIDIA для мгновенного анализа изображений и данных о температуре и вибрации. Этот анализ позволяет проводить техобслуживание по мере износа узлов и повышает безопасность поездок.
kyodonews.net

✔️ Huggingface запустила лидерборд для оценки возможностей LLM в финансовой сфере.

OpenFinLLM Leaderboard - рейтинг LLM для финансовых задач. Он оценивает модели на 40 задачах в 7 категориях: извлечение информации, текстовый анализ, вопросы и ответы, генерация текста, управление рисками, прогнозирование и принятие решений. Для оценки используются метрики: точность, F-меру, ROUGE и коэффициент корреляции Мэтьюза.

С момента запуска в рейтинге лидируют модели GPT-4 и Llama 3.1, показавшие высокую точность в задачах по анализу финансовых настроений. В задачах финансового прогнозирования компактные модели Llama-3.1-7b и internlm-7b превосходят более крупные модели.
huggingface.co

✔️ MongoDB создает партнерскую экосистему ИИ.

MongoDB представила обновлённую версию 8.0 своей базы данных линейки Enterprise и облачного сервиса Atlas. Обновления обещают увеличить пропускную способность на 32%, ускорить пакетную запись на 56% и повысить скорость параллельной записи на 20%.

Для решения проблем, связанных с быстрым развитием ИИ, неопределённостью в выборе технологий и нехваткой навыков, MongoDB запустила программу MongoDB AI Application Program (MAAP).

Компания планирует создать глобальную экосистему партнёров, которые будут устанавливать отраслевые стандарты для решений на основе ИИ, сотрудничая с Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Accenture, Anthropic и Fireworks AI.
Уже реализованы коммерческие решения для «французской автомобильной компании» и «глобального производителя бытовой техники».
iteuropa.com

✔️ RATIONALYST: Как неявные логические обоснования улучшают логику ИИ.

Исследователи из Университета Джона Хопкинса представили RATIONALYST - модель на базе LLaMa-3-Instruct-8B, разработанную для улучшения логических возможностей LLM за счет неявных логических обоснований, полученных из немаркированных текстовых данных. Rationalyst генерирует и фильтрует обоснования на основе подсказок-примеров, фиксируя основные схемы рассуждения для новых текстов.

Обученный на 79 000 неявных обоснованиях, Rationalyst отслеживает пошаговые решения проблем, генерируя обоснования для каждого этапа, чтобы направлять выбор оптимальных следующих шагов. При оценке различных логических задач RATIONALYST добился повышения точности в среднем на 3,9%, превзойдя GPT-4.
arxiv.org | Github.com

✔️ Выпущена новая версия Python 3.13 🔗 Скачать

✔️ Qualcomm представил чип A7 Elite, оптимизированный для работы с ИИ.

Networking Pro A7 Elite - новый чип для маршрутизаторов и сетевых устройств. Чип основан на новом стандарте Wi-Fi 7. A7 Elite может управлять до 16 потоками данных, это вдвое больше возможности предыдущей версии стандарта. A7 Elite преобразует данные с помощью 4096-QAM, технологии, которая кодирует на 20% больше информации в каждом импульсе по сравнению с методом в Wi-Fi 6.

Другая новая функция, MLO, позволяет маршрутизатору Wi-Fi 7 распределять соединение по нескольким радиочастотным диапазонам. Qualcomm утверждает, что маршрутизаторы, оснащенные A7 Elite, могут обеспечить пропускную способность до 33 ГБ\с.

A7 Elite интегрирован с сопроцессором ИИ, который имеет максимальную производительность 40 TOPS. Этот сопроцессор позволяет устройствам Wi-Fi, оснащенным A7 Elite, запускать модели ИИ локально. Qualcomm предлагает библиотеку из 100 предварительно оптимизированных моделей ИИ, чтобы упростить разработку программного обеспечения для производителей сетевого оборудования.
siliconangle.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🤖 Новый визуальный гид по Mixture of Experts (MoE)!

Маартен Гроотендорст выпустил замечательное визуальное руководство по MoE — методу, который помогает улучшить качество и эффективность больших языковых моделей. В этом руководстве представлено более 50 иллюстраций, которые наглядно объясняют, как работает MoE и почему это важно для современных технологий искусственного интеллекта.

Что такое MoE?

MoE — это метод, использующий несколько компонентов, называемых "экспертами". Каждый эксперт обрабатывает различные виды информации, а специальный "роутер" решает, каких экспертов использовать для каждой части текста. Это помогает модели работать быстрее и использовать меньше ресурсов, так как активируется только нужная часть экспертов.

Эксперты не специализируются на конкретных областях, таких как "Психология" или "Биология". Вместо этого они анализируют определенные языковые шаблоны. Роутер выбирает подходящего эксперта для каждого кусочка текста, называемого "токеном". Токен — это, например, слово или его часть.

Если хотите узнать больше про MoE, обязательно посмотрите визуальное руководство Маартена Гроотендорста!

Визуальное руководство по Mixture of Experts (MoE)

📎 Machine Learning: Медицинский дайджест за период 30.09 - 06.10 2024 г.

▶️ Модели машинного обучения и бенчмарки

🔘OmniGenBench: платформа для автоматизированного бенчмаркинга геномных моделей.

Платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для бенчмаркинга геномных фундаментальных моделей.

🔘PocketDTA: модель прогнозирования близости препарат - целевой материал.

PocketDTA - модель для предсказания drag-target affinity (DTA), использующая трехмерную структурную информацию о лекарстве и целевом материале.


▶️ Фреймворки и методологии

🔘ZODIAC: многоагентная платформа на основе LLM для кардиологической диагностики.

ZODIAC разработан для помощи кардиологам в диагностике клинически значимых аритмий с использованием данных пациентов, собранных в реальных условиях.

🔘Обучение с "забыванием" знаний для предсказания мутаций белков.

PROEDIT - методика обучения с техникой с "забыванием знаний" (knowledge unlearning) для выборочного удаления информации из предварительно обученной языковой модели белка для прогнозирования эффекта мутации.

🔘ReXplain: конвертация рентгенологических данных в понятные видеоотчеты.

ReXplain (Radiology eXplanation) - система на основе ИИ, которая генерирует понятные для пациентов видеоотчеты по результатам рентгенологических исследований.

🔘Оценка LLM в медицине с помощью прокси-задач.

Методология оценки медицинских аргументов, сгенерированных LLM, основанная на прокси-задачах и ранжировании. Позволяет точнее сопоставить результаты с критериями оценки человека и преодолеть типичные галлюцинации в LLM, используемых в качестве оценщиков.

🔘MVSF-AB: метод предсказания аффинности связывания антитело-антиген.

MVSF-AB - метод, основанный на машинном обучении, который использует информацию о последовательности антитела и антигена для точного предсказания аффинности связывания.


▶️Исследования и обзоры.

🔘Выбор моделей на основе данных для зашумленных биологических систем.

Метод построения математических моделей биологических систем с использованием данных и нейронных сетей.


🔜 Читать полный дайжест


@ai_machinelearning_big_data