RU

Проверка теории улучшения результата LoRA файн‑тюнинга на «умных» слоях

При LoRA‑дообучении адаптеры обычно применяются ко всем слоям модели, хотя активность разных слоев во время обработки промпта заметно разл…

машинное обучениедообучение llmlorafine-tuningtransformerspytorchhuggingfacenlpllmresearch
Habr
RU

NN vs фракталы: может ли нейросеть выучить красивые математические функции?

В процессе прохождения курса от MIT про нейросети наткнулась на интересную тему, представленную одним из лекторов. Он задал…

нейросетинейросети pythonpytorchматематикафракталымашинное+обучение
Habr
RU

Подводные камни ИИ-инфраструктуры: что узнаёт заказчик через полгода после запуска (и как мы предусмотрели это в ПАК)

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, я архитектор в команде Скала^р (входим в Группу Rubytech). Мы разрабатываем программно-аппаратные комплексы (ПАК)…

gpullmrdmaинференсии-инфраструктурапрограммно-аппаратный комплекссамосборcudanvidiapytorch
Habr
RU

От ANN к честному KNN на GPU: как мы пересобрали отбор кандидатов в рекомендациях Ozon

Привет! Мы команда рекомендательной системы Ozon, и сегодня мы хотим рассказать о нашем пути от приближённого поиска соседей (ANN) к точному KNN на…

annrecsysbigdataretrievalknnsparkpytorchgpuрекомендательные системыozon tech
Habr
RU

Как я сделал Smart Select для Krita: локальное AI-выделение объектов по лассо

Я недавно начал пользоваться Krita, и после Фотошопа основной болью для меня было отсутствие удобного инструмента для умного выделения объектов выде…

kritapythonc++qtopen-sourcecomputervisionmachinelearningimage processingpytorch
Habr