глубокое-обучение

41 публикаций по теме

глубокое-обучение

5 Docker-контейнеров для языковых моделей

Контейнеры Docker упрощают разработку языковых моделей, обеспечивая стабильные и воспроизводимые среды. В статье рассмотрены пять вариантов: от базового CUDA до специализированных для Jupyter и llama.cpp. Они помогают в исследованиях, прототипировании, тонкой настройке и локальном выводе, минимизируя проблемы с зависимостями.

5 мин

25 ноября 2025 г.

Статьи

Масштабируемые и отказоустойчивые NCCL-приложения

NCCL от NVIDIA помогает масштабировать ИИ-задачи от нескольких GPU до тысяч, поддерживая динамическое изменение размера коммуникаторов для оптимизации затрат и восстановления от сбоев. Коммуникаторы позволяют добавлять или удалять узлы во время работы, а функции вроде ncclCommShrink упрощают процесс. Пример кода показывает, как интегрировать это в распределенный вывод моделей для устойчивости.

8 мин

24 ноября 2025 г.

Статьи

Изучаем Triton: реализация Softmax

В этой статье разбирается функция softmax — ключевой элемент нейронных сетей, ее реализация в Triton с учетом градиентов и оптимизаций. Рассматриваются версии на одном и нескольких блоках, тестирование и сравнение производительности с PyTorch. Материал помогает понять, как создавать эффективные ядра для GPU.

12 мин

23 ноября 2025 г.

Статьи

Автоматическое распознавание листьев растений с помощью глубоких эмбеддингов

Автоматическое распознавание листьев растений с использованием глубоких эмбеддингов и евклидова сходства позволяет эффективно идентифицировать виды по изображениям. На основе датасета UCI One-Hundred Plant Species Leaves модель ResNet-50 достигает высокой точности, демонстрируя применение в экологии, сельском хозяйстве и образовании. Система включает предобработку, извлечение признаков и анализ, обеспечивая воспроизводимость и интерпретируемость результатов.

12 мин

18 ноября 2025 г.

Новости

ShaTS: Метод на основе Shapley для моделей временных рядов

ShaTS представляет собой инновационный метод объяснимости моделей временных рядов на основе значений Шэпли, учитывающий временные зависимости через стратегии группировки. Метод повышает эффективность и интерпретируемость по сравнению с традиционными подходами вроде SHAP. Эксперименты на наборе SWaT подтверждают его преимущества в точности и скорости.

9 мин

17 ноября 2025 г.

Статьи

5 бесплатных книг для инженеров ИИ

В подборке представлены пять бесплатных ресурсов для инженеров ИИ: книги по нейронным сетям, глубокому обучению, практическим методам, основам вычислительных агентов и этическим аспектам. Каждый материал сочетает теорию с практическими примерами, помогая глубже понять принципы ИИ. Это отличный старт для тех, кто хочет освоить область от основ до продвинутых тем.

7 мин

14 ноября 2025 г.

Статьи

Анализ временных рядов с LLM

Статья раскрывает продвинутые техники инженерии запросов для больших языковых моделей в анализе временных рядов, включая разработку моделей ARIMA, Prophet и LSTM. Рассматриваются методы верификации, интерпретации и практические примеры интеграции LLM в рабочий процесс. Рекомендации помогают оптимизировать запросы для повышения эффективности прогнозирования.

9 мин

9 ноября 2025 г.

Новости

Алгоритмы на экране: Kling AI в Токио

В Токио состоялся показ короткометражных фильмов, созданных с помощью Kling AI, где зрители оценили эмоциональную глубину работ, сгенерированных искусственным интеллектом. Победители конкурса NEXTGEN Creative Contest продемонстрировали потенциал платформы в кинематографе. Обсуждение выявило, как ИИ расширяет границы творчества, сохраняя техническую преемственность и реализм.

4 мин

31 октября 2025 г.

Новости

ИИ ускоряет прогнозы погоды супер-разрешением

Модель CorrDiff на базе генеративного ИИ революционизирует детальную прогноз погоды, обходя ограничения традиционных методов и достигая ускорения в 50 раз благодаря оптимизациям в стеке NVIDIA Earth-2. Эти улучшения позволяют масштабировать высокоточные прогнозы для континентов и планеты с низкими вычислительными затратами, делая технологию доступной для метеослужб. Оптимизации охватывают смешанную точность, слияние ядер и кэширование, повышая эффективность на GPU H100 и B200.

12 мин

24 ноября 2025 г.

Статьи

Начало работы с нейронным шейдингом для игр

Нейронный шейдинг интегрирует обучаемые модели в графический конвейер для улучшения рендеринга в реальном времени. Статья объясняет основы, показывает примеры с mipmap и нейронными сетями, а также применения вроде сжатия текстур. Это позволяет достигать высокого качества без зависимости от роста мощности железа.

18 мин

24 ноября 2025 г.

Новости

Следующая большая модель ИИ может быть компактной

Новые модели иерархического рассуждения (HRM) предлагают альтернативу огромным языковым моделям, работая эффективно с малым числом параметров. Они рассуждают в латентном пространстве, подобно человеческому мышлению, и показывают превосходные результаты на сложных задачах вроде судоку, лабиринтов и ARC-AGI. Такой подход подчеркивает важность архитектуры над простым масштабированием.

8 мин

23 ноября 2025 г.

Статьи

Понимание CNN через Excel

В публикации объясняется работа сверточных нейронных сетей (CNN) через создание простой модели в Excel. Рассматриваются принципы восприятия изображений машинами, от классического машинного обучения к CNN, включая кросс-корреляцию и фильтры. Это помогает понять фундаментальные вычисления глубокого обучения без сложных инструментов.

12 мин

18 ноября 2025 г.

Статьи

Измерение обучения нейронных сетей каждые 5 шагов на 10 000 итераций

Исследование показывает, что нейронные сети расширяют пространство представлений во время обучения, что выявляется при измерениях каждые 5 шагов. Это меняет подходы к интерпретируемости и проектированию. Выявлены фазы коллапса, расширения и стабилизации с конкретными корреляциями.

8 мин

16 ноября 2025 г.

Статьи

Три эпохи науки о данных: выбор подходов к анализу

Статья разбирает эволюцию методов в науке о данных на примере классификации настроений твитов. Рассматриваются традиционное машинное обучение для простых случаев, глубокое обучение для сложных и большие языковые модели для сценариев без обучения. Подчеркивается важность баланса между точностью, задержкой и стоимостью при выборе подхода.

7 мин

13 ноября 2025 г.

Статьи

RF-DETR: Внутренний взгляд на реал-тайм детектор

RF-DETR представляет собой эволюцию моделей обнаружения объектов, начиная от DETR и заканчивая реал-тайм трансформером. Она сочетает деформируемое внимание для эффективности с предобученной основой DINOv2 для адаптивности. Эта архитектура преодолевает ограничения предшественников, обеспечивая высокую производительность на малых объектах и в реальном времени.

6 мин

31 октября 2025 г.

Статьи

ColPali: видение-языковой интеллект для RAG

Статья объясняет проблемы традиционного разбора документов в RAG, особенно с таблицами и изображениями, и представляет модель ColPali как решение. ColPali преобразует страницы PDF в изображения и использует мультивекторные встраивания для точного извлечения. Примеры демонстрируют, как это улучшает обработку сложного контента.

12 мин

30 октября 2025 г.

глубокое-обучение

5 Docker-контейнеров для языковых моделей

Масштабируемые и отказоустойчивые NCCL-приложения

Изучаем Triton: реализация Softmax

Автоматическое распознавание листьев растений с помощью глубоких эмбеддингов

ShaTS: Метод на основе Shapley для моделей временных рядов

5 бесплатных книг для инженеров ИИ

Анализ временных рядов с LLM

Алгоритмы на экране: Kling AI в Токио

ИИ ускоряет прогнозы погоды супер-разрешением

Начало работы с нейронным шейдингом для игр

Следующая большая модель ИИ может быть компактной

Понимание CNN через Excel

Измерение обучения нейронных сетей каждые 5 шагов на 10 000 итераций

Три эпохи науки о данных: выбор подходов к анализу

RF-DETR: Внутренний взгляд на реал-тайм детектор

ColPali: видение-языковой интеллект для RAG

Сейчас в тренде

Популярные темы