Codex Town

В эту пятницу мы проведем вебинар по использованию Langchain и созданию автономных агентов для решения бизнес-задач подписчиков.

- Как работает использование собственных данных любых объемов для создания автономных агентов?
- Пример использования собственных данных
- Как загружать и получать данные агенту?
- Типы цепочек в langchain
- Типы поиска по векторым данным
- Переформулирование загруженных данных
- Классификация данных
- (если успеем) Evaluation текстовых ответов, формальная проверка ответов против заранее подготовленного тестового сета для минимизации неточностей

Для вебинара полезно знать базовый Python, но не обязательно. Ведущий: @KottAlex

Регистрация: https://lu.ma/codextown (из РФ — VPN)

Llama 2 при грамотном файнтьюнинге обгоняет GPT-4 почти по всем задачам, а специализированные бесплатные и открытые дообученные модели имеют более высокую производительность в узких задачах, таких как медицина, поддержка, продажи, финансы, юриспруденция. Ничего из этого не отменяет важность базовой модели и промтинга, но именно fine tuning является основным конкретным преимуществом для создания промышленных решений.

О том как это делать, бесплатно и даже без необходимости программировать, мы поговорили на последнем воркшопе Codex Town. Смотрите запись по ссылке ниже. Ни один платный курс по GPT и генеративному ИИ про такое не рассказывает.

Регистрируйтесь на следующий вебинар и оставляйте донат (криптой — тут), если вы получили ценность от вебинара. Это даст возможность продолжать делать открытые лекции и развивать проект.

Mike Fluff о дообучении open-source LLM — уже через 30 минут!

Друзья, не забывайте регистрировать на завтрашний вебинар про обучение и дообучение LLM-моделей. Консультанты вам ту же информацию будут продавать по $5к ;)

https://lu.ma/codextown

В эту пятницу — вторая часть про открытые модели и дообучение!

​Присоединяйтесь к нам на увлекательный вебинар в рамках проекта Codex.town, где мы подробно рассмотрим передовые техники и методы обучения и файнтьюнинга открытых языковых моделей (LLM). Этот вебинар идеален для исследователей, разработчиков и всех, кто интересуется искусственным интеллектом и машинным обучением.

​В программе:

​Техника LoRA (Low Rank Adaptation):

​Подробный анализ метода

​Применение в различных сценариях

​RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback):

​Основы и принципы работы

​Стратегии взаимодействия с человеческой обратной связью

​Практические Примеры и Случаи Использования:

​Демонстрация на живых примерах

​Советы по внедрению в реальные проекты

​Работа над Собственным Проектом:

​Создание fine-tuned нейронной сети на ваших собственных данных

​Возможность задать вопросы и получить консультацию от экспертов

​Спикер: https://twitter.com/mikefluff

Регистрация: https://lu.ma/codextown

P.S. К сожалению, функция автоматических приглашений через почту теперь не работает, потому что кто-то сначала зарегистрировался, а потом отметил все письма о регистрации как спам, что съело все наши кредиты.

Новое видео: Открытые LLM сетки и их обучение

Рассматриваем инструменты для работы с открытыми и бесплатными LLM и сами модели. Разбираемся в способах дообучения и затачивания моделей под ваши нужды. Обсудили как работает и зачем нужен портал Huggingface, посмотрели с практической стороны на модели Llama, BLOOM, Vicuna, Falcon, Open-Assistant. Поговорили о методах обучения моделей, таких как LoRA, RLHF, Soft prompting, fine-tuning.

Записаться на мероприятия и вступить в сообщество: http://codex.town

Ссылка на презентацию: https://docs.google.com/presentation/d/1JO1uLqMnYUS7orTLQQh8LH2_aKnnmeG_/edit?usp=sharing&ouid=111260393669728804774&rtpof=true&sd=true

начинаем через ~20 минут!

Sneak peek открытых и бесплатных моделей, который мы разберем завтра на вебинаре. Каждую из них при желании можно докрутить уровня примерно gpt-3.5 или даже круче, но при этом они абсолютно бесплатны, могут запускаться локально (данные остаются у вас) и могут быть натренерованы на ваши нужды. Завтра рассмотрим способы запуска всех этих моделей через UI (без программирования, версионности питона и даже терминала).

Регистрация: https://lu.ma/codextown

Уже сегодня!

Запись вебинара: https://youtu.be/WJs5RuMbgb0

На следующей неделе будем учиться запускать бесплатные модели, типа LLaMa через пользовательский интерфейс и дообучать модель, чтобы сделать её более токсичной. Навыков программирования не нужно.

Регистрация и детали тут: https://lu.ma/codextown (может требоваться VPN)

Напоминаю, что сегодня пройдёт очередной воркшоп по автономным ИИ-агентам, где мы сделаем своего собственного умного помощника по дому, научимся структурировать данные и построим ботов, которые сами умеют декомпозировать и приоритизировать сложные задачи.

Запись: Lu.ma/codextown

Агенты захватывают мир

Выкладываю запись последнего, и одного из самых классных, уроков codex.town, где мы поговорили о том как работают автономные агенты, для чего они нужны, что они умеют и куда будут развиваться дальше. А на воркшопе мы делаем нашего первого автономного агента, который мы дообучаем на наших данных, учим его искать информацию в интернете и делать сложные логические выводы.

Пока мы разговаривали, легендарный особняк то ли в Милбрей, то ли в Бернингейме, полчаса на Сан-Франа, собрал в себе умнейших и талантливейших на хакатоне про автономных агентов от AGIHouse. Вот что это из этого вышло:

— RealChar, агент, который находит в реальном времени информацию о человеке и его голосом озвучивает ответы на вопросы (победитель)
— High Flyers, агент, который автоматически регистрируется в 90+ программах frequent fliers за пользователя
— KubeGPT, агент-девопс, который разворачивает и управляет инфраструктурой контейнеров в вашем бизнесе
— BookGraph, агент, который делает визуальное представление всех тем и их связей из любой книги
— Lumos, агент, который занимается закупками, сравнением цены и планированием продаж для малого бизнеса (второе место)
— Better Domain, агент, который придумывает за вас домены (третье место)
— Create your own food, агент, который говорит вопросы (а не ответы) про ваши данные
— SyncMate, агент, который находит наиболее интересных/релеватных людей из больших публичных чатов под ваш запрос (на основе умений, личности, веры
— FormBlaster, агент, который автоматически подается в сотни акселераторов и фондов с вашим стартапом
— M&A Auto redline, агент-редлайнер, который находит странности и узкие места в больших юридических документах
— Skateboard, агент, который умеет добавить новый функционал в существующий большой репозиторий (например, заменить весь OpenAI на Langchain)
— Medscribe, агент, который записывает текстом то, что говорит врач и дает рекомендации что делать дальше (например, выписывает рецепт на препарат)
— Moonshot, агент, который анализирует рынок акций и генерирует правильные стратегии для трейдинга
— CampAIgn, агент, который находит целевых участников для доната политическим компаниям и общается с ними

Пока участники хакатона заняты тем что отбиваются от назойливых a16z, которые пытаются все-таки уговорить их взять денег, мы продолжаем строить агентов.

На следующей неделе на вебинаре будем делать более сложные агентов, которые умеют использовать несколько инструментов, создавать своим собственные функции и другое. Записывайтесь тут (VPN). Оставляя донейшен, вы помогаете и дальше делать эти вебинары регулярными, публичными и бесплатными. Если вы видите ценность — consider donating.

В преддверии сегодняшнего вебинара (17:00 CET), AI сочинил, спел и сделал арранжировку гимна нашего проекта

Запись сегодняшнего семинара, где мы говорим о Code Interpreter — последней фиче и самой новой модели от OpenAI.

Как это работает и что позволяет делать?

Как эффективнее использовать CI для

- Аналитики данных
- Создания приложений (даже без знания программирования)
- Создание 3D и 2D визуализаций, картинок, графики
- Считывания текста с фотографий и PDF
- Исправления ошибок
- Парсинга данных

Поговорим о возможностях которые это открывает для пользователей ChatGPT и создателей продуктов / компаний

Рассмотрим некоторые дикие примеры того, что теперь становится возможным!

Youtube: https://youtu.be/i-fsbfIe4qk
Spotify: https://podcasters.spotify.com/pod/show/cryptoessay/episodes/GPT-4-5-e26usso

Записи предыдущих семинаров, запись на следующие, доступ к сообществу на сайте www.codex.town

Sneak peak о будущем проекта:

Завтра - лекция об интерпретаторе кода GPT, самой последней и крутой фиче в GPT.

Следующая неделя - практический воркшоп о том как «дообучать» LLM и создавать автономных агентов

Параллельно - думаю сделать тематические регулярные но закрытые встречи для тех кто делает компании и продукты в области AI+EdTech, AI+web3.

Регистрация и все детали, как всегда, на codex.town

Запись лекции о бизнес-кейсах, возможностях и стартапах на стыке web3 + AI. Мы обсудили технологии, которые имеют смысл с точки зрения продукта, существующие и создающиеся стартапы в области data unions, zkml, автономных агентов и ИИ для ДАО. Поговорили о том в чем ценность web3 + AI в связке друг с другом.

Youtube: https://youtu.be/ZDOAHp2Xc_U
Spotify: https://podcasters.spotify.com/pod/show/cryptoessay/episodes/AI--Web3-e26n81u

В ближайшую пятницу будем говорить о Code Interpreter, о том как получить мощь команды data science, аналитиков и разработчиков не покидая ChatGPT. Рассмотрим возможности интерпретатора кода для сложных бизнес-задач и для персонального использования. Регистрация все там же: codex.town . Мероприятие (пока что) бесплатное.

Через несколько часов стартуем на тему web3 + AI

Темы:
- Использование ИИ для управления децентрализованными орагнизациями
- Создание децентрализованной экономики автономных агентов
- Машинное обучение с нулевым разглашением (zk-ML) и приватность в ИИ
- Бизнес-кейсы, примеры продуктов, бизнес-модели AI+web3

Регистрация там же

UPD. начинаем: https://zoom.us/j/91458636867?pwd=dDk0MmFrbmlWeDYzUTZvdGVDS0pGdz09

Опубликована запись вчерашнего вебинара, где мы обсудили:

1:40 -- что такое хороший промт?
10:20 -- практические примеры
14:40 -- промт для создания промта
19:12 -- Zero-shot
28:29 -- Few-shot
33:00 -- Роли
35:30 -- создание агента технический поддержки
44:40 -- Reason + Act
53:29 -- Chain of thought
58:38 -- Самосогласованность
1:00:10 -- Tree of thought
1:03:00 -- Function Calling

Запись доступна на Youtube и Spotify. Там же — предыдущие уроки и семинары курса.