В зарубежном интернете (уже не оксюморон, хе-хе) пару месяцев хайпит персональный ИИ-ассистент - OpenClaw. Фишка этого агента в том, что он может автономно выполнять работу какого-нибудь офисного клерка или программиста. Кто не хотел бы такого персонального раба, который будет за вас выполнять всю рутинную и интеллектуальную работу? Я, естественно, захотел. Ниже расскажу, что у меня получилось, небольшой гайд по установке, подводные камни, некоторые лайфхаки и мое впечатление. OpenClaw - искусственный интеллект, который действительно что-то делает...
Нейрошторм
Спекулятивное декодирование в LM-Studio
В последнюю версию LM-Studio добавили новую функцию - спекулятивное декодирование. Мы джва года ее ждали. Ниже я расскажу, что это такое и как его использовать. Speculative decoding или, по-русски, спекулятивное декодирование - это метод ускорения генерации токенов большими языковыми моделями (LLM) за счет использования дополнительной модели меньшего размера. Спекулятивноедекодирования работает следующим образом. У вас есть две LLM с одинаковым словарем токенов, то есть нельзя использовать модели различных семейств, типа, llama и qwen, а вот llama-3...
Глубинно-рекуррентная языковая модель. Исследователи представили новую архитектуру LLM с рассуждениями в скрытом пространстве.
Это сенсация! То, что переведет привычные нам языковые модели на новый уровень. Опубликована научная статья и представлены веса глубинной рекуррентной модели со скрытыми рассуждениями. Суть в том (насколько я понял), что если обычная модель состоит из слоев (многослойный перцептрон), обычно их около 40 (в статье модель с 8 слоями), для получения каждого токена все эти 40 слоев просчитываются и на выходе получаем наиболее вероятный токен, то тут добавляется еще один слой (рекуррентный блок), причем добавляется сколько угодно раз для каждого вычисления...
На фоне посредственных анонсов OpenAI мы пропускаем революцию. Выпущена первая языковая модель, которая прогнозирует не токены, а байты. EvaByte — это языковая модель на уровне байтов размером 6,5B, построенная на улучшенной архитектуре с многобайтовым прогнозированием и EVA — эффективным механизмом внимания, разработанным для масштабируемости и производительности. Обученная на 1,5 трлн байтов текста на естественном языке, математических данных и кода, EvaByte конкурирует с лучшими языковыми моделями с открытым исходным кодом на основе токенизаторов, используя в 5 раз меньше обучающих данных, превосходя их в задачах кодирования и декодируя в 2 раза быстрее. Модель все еще обучается, но уже превосходит многих LLM старичков. huggingface.co/...sft github.com/...yte потестить онлайн можно здесь huggingface.co/...yte
