В этой статье мы рассмотрим зачем нужны MANET радиостанции, их область применения и перспективы. Сразу оговорюсь, здесь пойдет речь о портативных (ручных) станциях, с относительно небольшой батареей.

Зачем это нужно и кому?

Прошло довольно много времени со дня первой публикации о MANET, мир шагнул в новую реальность, появились и приобрели массовый характер стриминговые видео сервисы, всевозможные сенсоры, дроны, автономные платформы генерирующие большие объемы данных и т.д. Я уже молчу о смартфонах и планшетах - всему этому чуду для нормальной работы нужны широкополосные каналы с низкой задержкой. Понятно, что если есть нормальное покрытие LTE или WiFi, то большинство базовых потребностей связи будет сразу закрыто. Но что если покрытия нет?

Добрый день, уважаемые читатели и авторы Хабра!

Сегодня я рад представить вам подробное руководство по обучению модели ruGPT-3.5 13B с использованием датасетов модели Saiga-2/GigaSaiga, технологии Peft/LoRA и технологии GGML. Эта статья призвана стать полезным и практичным ресурсом для всех, кто интересуется машинным обучением, искусственным интеллектом и глубоким обучением, а также для тех, кто стремится глубже понять и освоить процесс обучения одной из самых мощных и перспективных русскоязычных моделей.

В данной публикации мы разберем каждый этап обучения модели, начиная от подготовки данных и заканчивая конвертацией в формат GGML. Буду рад, если мой опыт и знания помогут вам в вашем исследовании и экспериментах в этой захватывающей области!

Многие из вас сталкивались со Stable Diffusion и знают, что с помощью этой нейросети можно генерировать разнообразные изображения. Однако не всем интересно создавать случайные картинки с кошкодевочками, пускай даже и красивыми, и всем прочим. Согласитесь, было бы гораздо интереснее, если бы можно было обучить нейросеть создавать изображения... нас самих? Или наших любимых актёров и музыкантов? Или наших почивших родственников? Конкретных людей, в общем, а не какие-то собирательные образы из того, что было заложено при обучении нейросети. И для достижения этой цели нам потребуется обучить некую модель. Этим мы и займёмся, пытаясь определить наиболее оптимальный воркфлоу и максимально его автоматизировать.

Пыталась я вникнуть в устройство регрессии LASSO и Ridge… И сделала объективный вывод, что верхнеуровнево про них много где хорошо и подробно написано. Человеку непосвящённому легко найти понятные объяснения, просто погуглив. Но я-то человек посвящённый! Я хочу понять! Но вот беда — в русскоязычных блогах я нигде не смогла найти толкового прояснения некоторых метаматематических моментов работы лассо и ридж регрессии. Пришлось доходить до понимания самой с опорой на пару англоязычных источников, и я решила изложить некоторую математику, лежащую в основе лассо и ридж в этой статье.

Предыдущий пост см. здесь. Этот пост посвящен регрессии.

Хотя, возможно, и полезно знать, что две переменные коррелируют, мы не можем использовать лишь одну эту информацию для предсказания веса олимпийских пловцов при наличии данных об их росте или наоборот. При установлении корреляции мы измерили силу и знак связи, но не наклон, т.е. угловой коэффициент. Для генерирования предсказания необходимо знать ожидаемый темп изменения одной переменной при заданном единичном изменении в другой.

Описан алгоритм построения кусочно-постоянной зависимости переменной от взвешенной суммы , минимизирующей сумму квадратов отклонений от средних значений на диапазонах изменения величины .

После того как блестящий дебют ChatGPT сделал большие языковые модели (LLM) основным центром приложения инвестиций в ИТ, новые продукты на основе генеративного ИИ сыпятся на удивленных пользователей как из рога изобилия. Буквально каждую неделю лидеры ИТ-индустрии и небольшие «ламповые» стартапы презентуют нам новые умные сервисы, способные эффективно автоматизировать рутину и облегчить человеку раскрытие его творческого потенциала. 

Разобраться с самыми перспективными нейросетями поможет наша краткая «шпаргалка» с их перечислением и краткой сервисной информацией. В список вошли как непосредственно LLM, так и наиболее интересные нейросетевые генеративные решения на их основе.

Я уж было подумал, что эпоха локальных трансформерных нейросетей ушла, оставив после себя невеликое наследие (можно пересчитать на пальцах), однако неделю назад RuGPT3.5 от сбера вышла в открытый доступ и обещала быть мощной моделью, о ней и пойдёт речь в этой статье.

Будет создан прототип text adventure, основанного на тексте Everlasting summer, проведена оценка потенциала RuGPT3.5 в разных аспектах подобной задачи и проведено дообучение модели для получения лучших результатов.

Те, кто когда-нибудь хотел обучить своего диалогового чат-бота, непременно сталкивались с отсутствием датасетов с адекватными диалогами. В открытом доступе, в основном, лишь наборы комментариев с Пикабу и Хабра, парсинг телеграм чатов, и диалоги из литературы. Мягко говоря, всё это "не очень". Поэтому, мы решили использовать ChatGPT для генерации подходящего датасета.

Технологии распознавания печатного текста появились около 30 лет назад, существенно облегчив жизнь и ускорив многие бизнес-процессы. В то же время распознавание курсива оказалось куда более сложной задачей, которую удалось решить лишь благодаря развитию нейросетей.

В этом посте рассказываем о собственной технологии Content AI — распознавании русского рукописного текста, которая уже вошла в новую версию нашего продукта ContentCapture — универсальную платформу для интеллектуальной обработки информации.

По работе активно использую ChatGPT, часто бывает ситуации, когда модель позволяет найти решение, о котором даже не подозревал. В этом году он стал реальными помощником в поиске информации наравне с Google. Если в Google нужно вводить точный запрос и искать в выдаче подходящее решение, то Chat позволяет найти решение по описанию проблемы или проверить гипотезы. 

У меня давно было желание  поработать с непосредственно с самим API от Open AI и с другими LLM моделями. Решил написать свой чат с возможностью адаптировать под внутренние нужды команды в дальнейшем. Проект выложен в открытый доступ, скачать можно по ссылке. Сам проект находится в активной разработке, так что вы можете писать ваши замечания / пожелания в комментариях или отправить ваш pull request с исправлениями. Будем оперативно исправлять ошибки. 

На бэкенде был выбран Python, Django Rest Framework. На фронтенде React, Redux, Saga, Sass. Начнем с бэкенда, им занимался Егор. Далее про серверную часть проекта он пишет от себя.

В сети в последнее время регулярно мелькают статьи типа - как обучить Stable Diffusion генерировать ваши фотографии/фотографии в определенном стиле/фотографии определенного лора/такие фотографии итп.

Однако к сожалению, даже на хабре, об этой технологии рассказывают супер-поверхностно - как скачать какую-то GUI программу, и куда тыкать кнопочки. Поэтому я решил исправить это недоразумение, и выпустить первую статьи на русском, где полностью рассказывается что по настоящему стоит за этими 4-мя буквами.

В этом посте мы расскажем, как дошли до идеи отказа от использования радара при фотовидеофиксации нарушений. А также о том, как: подружили камеры с сверточными нейросетями, научили эту дружную «компанию» отличать грузовики от легковушек, точно фиксировать скорость и направление движения, а заодно засекать проезды на красный свет.

Недавно в сети получила широкую огласку и негодование информация об отслеживании фактов взаимодействия между пользователями популярных мессенжджеров. Я решил привести алгоритм реализации данных действий, опираясь только на информацию, доступную при анализе трафика.

2023 год можно смело называть годом бурного развития генеративного искусственного интеллекта. Это касается не только привычной нам модальности изображений (Kandinsky 2.1, Stable Diffusion XL, IF, Шедеврум и др.), но и текстовой (ChatGPT, LLaMA, Falcon и др.), и даже модальности видео (GEN-2, CogVideo и др.). При этом ни в одном из направлений выделить объективного лидера почти невозможно — все команды 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.

С момента выхода Kandinsky 2.1 (4 апреля 2023 года) прошло чуть больше трёх месяцев, и вот сегодня мы анонсируем новую версию модели в линейке 2.X. И если архитектурно модель не претерпела кардинальных изменений, то в части расширения функционала получила существенное развитие. В первую очередь, мы сделали упор на повышение качества генераций и их разрешении, а также новых возможностях синтеза изображений.

Не каждый инди-разработчик может позволить себе перевод игры у профессиональной студии, но упускать аудиторию - нельзя. А машинный перевод игры хоть и делается недорого и быстро - также он почти всегда неточен, прямолинеен и просто некрасив.

Однако, при помощи ChatGPT мы можем сильно улучшить его качество, сделав перевод действительно похожим на работу человека!

В статье мы подключим ChatGPT к вашей таблице локализации, укажем контекст перевода, и немного поговорим о стоимости.

Эл Кавадло, известный персональный тренер с 20-летним стажем, выпустил новую книгу, в которой представил программу тренировок на развитие подвижности для повседневной жизни. Ориентировался он на мужчин старше сорока, но также уточняет, что программа подойдёт и всем остальным, кто хочет развить или вернуть былую подвижность.