Лучший курс для новичков в ИИ версия 2.0 от Microsoft

Видеоуроки, практика и дополнительные материалы.

От настройки Python до создания своей первой нейросети.

Заметьте, курс абсолютно бесплатно на GitHub

@deeplearning_ru

Нам очень важна ваша поддержка! Только представьте! Впервые в прямом эфире.

Завтра мы впервые выходим в прямой эфир, чтобы пообщаться с вами. Расскажем вам все, будем рады видеть вас в эфире и рады вашим комментариям и вопросам.

Поговорим о том:
- как развивается AI video сфера и что ожидается к концу года, про модели, лидеры рынка, текущие ограничения.
- для кого мы и кому мы можем быть полезны!
- и проведем тест-драйв прямо в эфире, покажем вам все этапы и раскроем все секреты генерации видео!

Сделаем этот эфир вместе! Встречаемся 17 июля в 13:00

CushyStudio — это платформа для простого использования генеративного ИИ, позволяющая творческим людям любого уровня без труда создавать потрясающие изображения, видео и 3D-модели

https://github.com/rvion/CushyStudio

И ещё из полезного.

Тема про агентов активно развивается. Мой знакомый Victor Dibia, ведёт хороший блог "Designing with Machine Learning" про агентов, мультиагентные фреймворки, в частности AutoGen (он там контрибьютор). Рекомендую. На редкость не булшитно.

Вот примеры интересных постов по теме:
* Multi-Agent LLM Applications | A Review of Current Research, Tools, and Challenges
* Getting Started with AutoGen - A Framework for Building Multi-Agent Generative AI Applications
* Integrating AutoGen Agents into Your Web Application (FastApi + Websockets + Queues)

Также он начал писать книгу "Multi-Agent Systems with AutoGen" в том же издательстве Manning, что и я свою :) Её можно читать по мере написания, что для подобной темы важно — ждать пока выйдет бумажная не имеет смысла, область очень быстро развивается.

Про новости LLM писать уже поднадоело, но вот краткое саммари анонсов последних дней:

🤖#1 OpenAI выкатил замену старой доброй GPT-3.5 Turbo — GPT-4o mini. То же, но дешевле и качественнее. Контекст 128k, поддержка языков как в большой GPT-4o, цена $0.15/$0.60 за 1M входных/выходных токенов (у 3.5 было $0.50/$1.50).

https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/

Теперь у каждого большого игрока есть большая, качественная и медленная модель + маленькая и быстрая (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku/Sonnet)

🐬 #2 Mistral натренировал с NVIDIA 12B Mistral NeMo. Apache 2.0 лицензия, контекст 128k, вроде как бьют Gemma 2 9B и Llama 3 8B. Ну в целом неудивительно, она и побольше на треть.

Из важного, модель мультиязычная и с function calling! Совпадает с моими ожиданиями в https://www.tgoop.com/gonzo_ML/2821.

https://mistral.ai/news/mistral-nemo/

А ещё Мистраль выкатил MathΣtral для математики (https://mistral.ai/news/mathstral/) и Codestral Mamba на базе Mamba 2 для кода (https://mistral.ai/news/codestral-mamba/).

😼 #3 Apple разродился своей опенсорсной 7B LLM под названием DCLM-7B. Из плюсов, более открытая чем некоторые благодаря открытому датасету. Но в целом непонятно что с ней делать, когда есть Llama3, Gemma2 и Qwen2.

https://x.com/_philschmid/status/1814274909775995087

🐁#4 А, да, HuggingFace выложил открытую SmolLM размерами 135M, 360M, и 1.7B для on-device инференса. Вроде как бьют Phi-1.5 и Qwen2 1.5B.

https://huggingface.co/blog/smollm

🔥Mastering LLMs: Открытый курс по LLM от практиков

Я заметил, что очень хорошо разлетелся пост с ноутбуком для файнтюна LLaMa 3.1 в колабе. Поэтому принес вам еще имбовый курс по LLM от практиков для практиков. Он будет актуален для технических специалистов (включая инженеров и DS-ов), которые имеют некоторый опыт работы с LLM, да, я думаю, и для начинающих практиков он тоже хорошо зайдет.

Это набор лекций, которые покрывают такие прикладные темы как RAG, файн-тюнинг, промпт-инжиниринг, оценка качества моделей и прочее. Курс уникальный, потому что лекции ведут 25+ разных опытных чуваков из индустрии, которые являются экспертами по соответсвующим темам. Там ребята из Pytorch (Meta), Anthropic, Mistral, Fireworks-ai и других компаний.

Курс очень хорошо оформлен. К каждой лекции идут слайды, заметки, дополнительные ресурсы со ссылками и полный транскрипт видео.

Минимальные требования, чтобы успешно смотреть курс:
- Базовое знакомство с LLM-ками.
- Если такого опыт у вас нет, то рекомендуется начать с видео A Hacker’s Guide to LLMs от Джереми Ховарда, а также пройти туториал об Instruction Tuning LlaMa-2.

> Ссылка на курс: https://parlance-labs.com/education/

Давайте еще накидаем в комментах другие классные курсы по NLP, которые вы сами смотрели/проходили.

#ликбез
@ai_newz