Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/partially_unsupervised/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 partially unsupervised | Telegram Webview: partially_unsupervised/243 -
Moderately hot take: современный LLM-based AI engineering больше похож на времена до Imagenet moment, чем на эпоху расцвета диплернинга.
В эпоху до диплернинга (которую я застал краем глаза в контексте компьютерного зрения), в распоряжении инженера был набор стандартных инструментов, ни один из которых не был достаточно универсальным для end-to-end решения, и задачи решались набором костылей разной степени изящества. SIFT и другие ключевые алгоритмы уже придумали мудрецы в башне из слоновой кости, твоя задача - собрать из препроцессингов и эвристик что-то работающее для конкретной задачи и конкретного датасета. Кстати, тогда тоже были RAGи, и тоже работали так себе.
Во времена расцвета диплернинга, все больше задач стали решаться end-to-end, и потому ключевыми инструментами стали околоархитектурные изменения (включая знаменитый stack more layers) и, конечно, большие и чистые датасеты. Если предложить делать какой-нибудь adaptive histogram equalization перед инференсом какого-нибудь Resnet/Unet, в приличном обществе на тебя будут смотреть с опаской - пусть сеть сама это выучит, оставь свои древние штучки для аугментаций! Умение сделать кастомный лосс важнее умения придумать релевантную эвристику.
И вот с foundation моделями прошел полный оборот: большие модели делают умные GPU-rich ребята, соваться туда в подавляющем большинстве случаев бессмысленно, и надо снова придумывать пайплайны с эвристиками. Перебор разных фильтров в препроцессинге до сходимости был в той же степени хаком, как и идея добавлять wait в конец генерации; сейчас бы оно легло в парадигму test-time scaling и не считалось зазорным.
Moderately hot take: современный LLM-based AI engineering больше похож на времена до Imagenet moment, чем на эпоху расцвета диплернинга.
В эпоху до диплернинга (которую я застал краем глаза в контексте компьютерного зрения), в распоряжении инженера был набор стандартных инструментов, ни один из которых не был достаточно универсальным для end-to-end решения, и задачи решались набором костылей разной степени изящества. SIFT и другие ключевые алгоритмы уже придумали мудрецы в башне из слоновой кости, твоя задача - собрать из препроцессингов и эвристик что-то работающее для конкретной задачи и конкретного датасета. Кстати, тогда тоже были RAGи, и тоже работали так себе.
Во времена расцвета диплернинга, все больше задач стали решаться end-to-end, и потому ключевыми инструментами стали околоархитектурные изменения (включая знаменитый stack more layers) и, конечно, большие и чистые датасеты. Если предложить делать какой-нибудь adaptive histogram equalization перед инференсом какого-нибудь Resnet/Unet, в приличном обществе на тебя будут смотреть с опаской - пусть сеть сама это выучит, оставь свои древние штучки для аугментаций! Умение сделать кастомный лосс важнее умения придумать релевантную эвристику.
И вот с foundation моделями прошел полный оборот: большие модели делают умные GPU-rich ребята, соваться туда в подавляющем большинстве случаев бессмысленно, и надо снова придумывать пайплайны с эвристиками. Перебор разных фильтров в препроцессинге до сходимости был в той же степени хаком, как и идея добавлять wait в конец генерации; сейчас бы оно легло в парадигму test-time scaling и не считалось зазорным.
BY partially unsupervised
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities. Perpetrators of these scams will create a public group on Telegram to promote these investment packages that are usually accompanied by fake testimonies and sometimes advertised as being Shariah-compliant. Interested investors will be asked to directly message the representatives to begin investing in the various investment packages offered. The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. Given the pro-privacy stance of the platform, it’s taken as a given that it’ll be used for a number of reasons, not all of them good. And Telegram has been attached to a fair few scandals related to terrorism, sexual exploitation and crime. Back in 2015, Vox described Telegram as “ISIS’ app of choice,” saying that the platform’s real use is the ability to use channels to distribute material to large groups at once. Telegram has acted to remove public channels affiliated with terrorism, but Pavel Durov reiterated that he had no business snooping on private conversations.
from us
