🌟 Агенты GenAI: Репозиторий Github c обширной базой знаний и примерами.

GenAI-агенты - это системы ИИ, способные взаимодействовать с окружающим миром и выполнять разнообразные задачи, подобно человеку. В отличие от традиционных систем ИИ, GenAI-агенты обладают большей гибкостью, адаптивностью и способностью к обучению.

Репозиторий - кладезь теоретических и практических знаний: примеры, начиная от простых разговорных ботов до сложных многоагентных систем, обучающие материалы для всех уровней — от начинающих до опытных пользователей, заинтересованных в изучении и применении современных технологий GenAI.

Простые агенты:

🟢простые диалоговые агентов и агенты для ответов на вопросы;
🟢агенты для анализа данных;

Агенты для конкретных задач:

🟠клиентская поддержка;
🟠оценка эссе и сочинений;
🟠планировщик путешествий;

Творческие агенты:

🟢агент генерации GIF-анимации;
🟢агент для генерации речи на основе текста;
🟢агент для генерации музыкальных композиций;

Сложные системы агентов:

🟠разговорный агент с расширенной памятью;
🟠многоагентные системы;
🟠самосовершенствующиеся агенты;
🟠агенты, ориентированные на выполнение задач;
🟠агенты для поиска и обобщения информации в Интернете;
🟠 исследовательские группы агентов на базе Autogen;

Специальные сложные агенты:

🟢агент для комплексных задач с использованием RAG.


▶️Практическое изучение и создание агентов GenAI::

# Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents.git

#Перейдите к интересующей вас технике
cd all_agents_tutorials/technique-name

#Следуйте подробному руководству по применению в каталоге каждой техники.

📌 Лицензирование : Apache 2.0 License.


🟡Сообщество в Discord
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #AwesomeGenAI #Github

🌟 Awesome-list советов по поступлению в аспирантуру и научной работе.

Репозиторий GitHub "advice", в котором содержится обширная коллекция ссылок на ресурсы, предлагающие советы по различным аспектам поступления в аспирантуру, проведения исследований и жизни в аспирантуре, в основном в области информатики, NLP и ML.

Автор репозитория - Shaily Bhatt, аспирант первого года обучения в Институте языковых технологий CMU и бывший сотрудник NLU Group в Google Research (Индия).

Содержание:

Заявки в аспирантуру:

🟢общие советы по заявкам;
🟢советы, специфичные для программ MS;
🟢советы по заявкам на предварительные докторские программы;
🟢советы о том, стоит ли получать докторскую степень;
🟢советы по выбору учебных заведений и научных руководителей.

Исследования:

🟠общие советы по исследованиям;
🟠советы для аспирантов;
🟠идеи для исследований;
🟠советы по написанию работ;
🟠советы по рецензированию;
🟠советы по чтению;
🟠советы по публикации и конференциям;
🟠советы по динамике отношений между научным руководителем и аспирантом;
🟠советы по научно-исследовательским стажировкам;
🟠советы по нетворкингу;
🟠советы по выступлениям и презентациям;
🟠советы по продуктивности;
🟠советы по борьбе с синдромом самозванца;
🟠советы по инструментам для исследований.

В репозитории также есть раздел "Список списков", в котором собраны ссылки на другие полезные ресурсы.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Resources #Github #Awesome

📌 Гайд по распределенному обучению.

Репозиторий Github облачного хостинг-провайдера Lambda Labs c исчерпывающим руководством по лучшим практикам распределенного обучения, диагностике часто возникающих ошибок, эффективном использовании доступных ресурсов и приемам логгирования в stdout/stderr и wandb.

Вопросы, на которые отвечает это руководство:

🟢Как обновить скрипт обучения/файнтюна на одном GPU для работы на нескольких GPU или нескольких нодах?

🟢Как диагностировать зависания/ошибки, возникающие во время обучения?

🟢Моя модель слишком велика для одного GPU - как мне обучить/настроить ее на кластере?

🟢Как запланировать и запустить обучение на кластере?

🟢Как масштабировать гиперпараметры при увеличении числа воркеров?

Руководство состоит из последовательных глав, каждая из которых содержит readme и скрипт train_llm.py.

В readme содержатся описания глав, а каждый из обучающих скриптов нацелен на обучение каузальной языковой модели.

▶️ Структура:

🟠Один GPU;
🟠Несколько GPU на одной ноде;
🟠Несколько GPU на нескольких нодах;
🟠Запуск заданий;
🟠Шардинг между GPU (deepspeed);
🟠Шардинг между GPU (FSDP);
🟠Обучение 405B модели;
🟠Диагностика ошибок;
🟠Дополнительные темы (детерминизм, эффективность batch-size и LR, Gradient accumulation и др.).

▶️Локальное использование репозитория:

# Clone repo
git clone https://github.com/LambdaLabsML/distributed-training-guide.git

# Create venv
cd distributed-training-guide
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -U pip
pip install -U setuptools wheel
pip install -r requirements.txt

📌Лицензирование : MIT License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Github #Guide

📌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