Математика Дата саентиста

✔️ FrontierMath: набор тестов по математике, который ставит в тупик модели ИИ и кандидатов наук.

Epoch AI представила FrontierMath, математический тест, который содержит сотни задач экспертного уровня. Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, o1-preview и Gemini 1.5 Pro показали крайне низкие результаты - менее 2%, а для решения задач теста математикам-специалистам обычно требуются часы или дни.

Набор задач в FrontierMath остается закрытым и неопубликованным, чтобы предотвратить загрязнение данных. Задачи охватывают несколько математических дисциплин, от вычислительной теории чисел до абстрактной алгебраической геометрии.
Epoch AI планирует проводить регулярную оценку моделей ИИ с помощью теста, одновременно расширяя набор задач.

📌 epoch.ai

@data_math

🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!

Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.

Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере

На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.

🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.

📌Руководство по эффективному использованию промптов для LLM от разработчиков из GoogleDeepMind.

Туториал ориентируется на нетехническую аудиторию, которая имеет опыт взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой половине представлены ментальные конструкции природы посттренинга и промптов. Вторая половина содержит более конкретные предписания и высокоуровневую процедуру промпт-инжиниринга.

Авторы, Varun Godbole и Ellie Pavlick подчеркивают, что поиск «идеальной» подсказки — это итеративный процесс, аналогичный настройке модели, который в лучшем случае является эмпирическим, а в худшем - алхимическим.

▶️ Содержание:

🟢Для кого предназначен этот документ?
🟢Зачем нужно это руководство?
🟢Background трейна: предварительная и последующая подготовка
🟢Рекомендации по промптам
🟢Рудиментарное "руководство по стилю" для промптов
🟢Процедура итерации новых системных инструкций
🟢Некоторые мысли о том, когда полезна LLM
🟢Дополнительные ресурсы


📌Лицензирование: Creative Commons Attribution 4.0 International Public License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Prompt #Github #Tutorial

🔥 Курс «Основы искусственного интеллекта» — Python, машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных!

🕞 Продолжительность: 10:22:25

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #ai #datascience #deeplearning

@data_math

🔥 Видео от университета Стэнфорда о создании больших языковых моделей!

💡 Это видео — краткий обзор создания модели, подобной ChatGPT, охватывающий как предварительное обучение модели, так и последующее обучение (SFT/RLHF).

В видео рассматриваются общие практики сбора данных, алгоритмы и методы оценки модели.

🕞 Продолжительность: 1:44:30

🔗 Ссылка: *клик*

@data_analysis_ml

🖥 kalmangrad — это Python-библиотека для вычисления гладких производных произвольного порядка для временных рядов с нерегулярными интервалами. Она использует байесовскую фильтрацию, что делает её устойчивой к шумам по сравнению с классическими методами численного дифференцирования

⭐️ Библиотека полезна для оценки производных в таких областях, как обработка сигналов и системы управления, и поддерживает вычисление производных вплоть до заданного порядка

🖥 GitHub

@data_math

🤙 Число Грэма на пальцах

Как только ребенок (а это происходит где–то года в три–четыре) понимает, что все числа делятся на три группы "один, два и много", он тут же пытается выяснить: насколько много бывает много, чем много отличается от очень много, и может ли оказаться так много, что больше не бывает. Наверняка вы играли с родителями в интересную (для того возраста) игру, кто назовет самое большее число, и если предок был не глупее пятиклассника, то он всегда выигрывал, на каждый "миллион" отвечая "два миллиона", а на "миллиард" — "два миллиарда" или "миллиард плюс один".

Уже к первому классу школы каждый знает — чисел бесконечное множество, они никогда не заканчиваются и самого большого числа не бывает. К любому миллиону триллионов миллиардов всегда можно сказать "плюс один" и остаться в выигрыше. А чуточку позже приходит (должно прийти!) понимание, что длинные строки цифр сами по себе ничего не значат. Все эти триллионы миллиардов только тогда имеют смысл, когда служат представлением какого–то количества предметов или же описывают некое явление. Выдумать длиннющее число, которое ничего из себя не представляет, кроме набора долгозвучащих цифр, нет никакого труда, их итак бесконечное количество. Наука, в какой–то образной мере, занимается тем, что выискивает в этой необозримой бездне совершенно конкретные комбинации цифр, присовокупляя к некому физическому явлению, например скорости света, числу Авогадро или постоянной Планка.

Представьте, насколько огромными могут быть числа! Вот несколько примеров невероятно больших чисел:

10^51 — это количество атомов на Земле.

10^80 — примерно столько существует элементарных частиц во всей видимой Вселенной.

10^90 — примерно столько существует фотонов во всей видимой Вселенной. Это число превышает количество элементарных частиц почти в 10 миллиардов раз.

10^100 — это гугол. Хотя это число не имеет физического смысла, оно звучит красиво и кругло. В 1998 году компания, которая поставила перед собой шутливую цель проиндексировать гугол ссылок, назвалась Google.

10^122 — это количество протонов, необходимое для заполнения всей видимой Вселенной до предела.

10^185 — это объем видимой Вселенной в планковских объемах. Планковский объем — это куб размером 10^-35 метров, наименьший известный науке размер. Скорее всего, как и у Вселенной, существуют еще более мелкие объекты, но ученые пока не нашли для них внятных формул, ограничиваясь лишь предположениями.

Но даже эти числа далеко не предел. Настоящие гиганты, такие как число Грэма, все еще ждут своего часа.

⭐️ Читать подробнее

@data_math