Открытый канал ID 71785432313190

Data Science | Machinelearning [ru]

Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.

Каналов в рубрике
4 688
Место этого канала
№ 1 448
Открыть рубрику →
Каналов в рубрике
1 730
Место этого канала
№ 533
Открыть рубрику →

Публикации за период

По реакциям

Поиск и вся лента — после бесплатной регистрации. Свои даты — по подписке; владелец канала видит их бесплатно. Сортировка по реакциям — по подписке. Зарегистрироваться

Загрузка…

PrismML докинула в семейство Bonsai 2 ещё моделей

Американская ИИ-контора PrismML показала три новых Bonsai 2 — на 2, 4 и 9 млрд параметров. Сделаны они на базе Qwen 3.5 от Alibaba. Главная фишка — веса: в основных всего три значения, −1, 0 и +1. Поэтому файлы весят 0,43 ГБ, 0,95 ГБ и 2 ГБ, то есть примерно в девять раз меньше, чем оригинальные модели с 16-битными весами. Рассуждения, понимание изображений и вызов инструментов никуда не делись, а целится всё это в первую очередь в локальных ИИ-агентов на смартфонах, компах и прочих устройствах.

Теперь скорость. По данным PrismML, на iPhone 18 Pro Max модель 9B выдаёт до 34 токенов в секунду, а 2B — целых 120. В официальных тестах Bonsai 2 9B почти не сливает родной Qwen 3.5 того же размера в программировании и следовании инструкциям. Но на сложных задачах разрыв уже нихуёвый: Tau2Bench — 73,02 против 85,25, в анализе сложных документов — 73,8 против 88,73.

Веса всех трёх моделей выложили под Apache 2.0 — коллекция на Hugging Face. Только вот 2 ГБ — это размер лишь языковой модели 9B в самом компактном формате. Понадобятся картинки — визуальный модуль придётся докачивать отдельно, ещё около 0,62 ГБ.

👉 Telegram | Max
Просмотры: 2
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Запустить жирную LLM на видяхе с мизерной памятью? Держи расклад: 27 млрд параметров в 16 битах — это примерно 54 ГБ. А если каждый вес хранить одним битом плюс один общий масштаб на группу из 128 весов, те же параметры влезут где-то в 4 ГБ (словарную таблицу не считаем).

Но есть подвох: возьми и тупо округли веса до знака — модель сдохнет. Bonsai от PrismML как раз так и хранит веса в трансформерных блоках, только при этом остаётся рабочей. Разрабы выложили формат, вычислительные ядра под llama.cpp и MLX и простенький инструмент квантизации. А вот каким способом получили сами веса — не сказали.

Автор попробовал повторить: сперва пошёл через послойную квантизацию и получил нерабочую модель с большой перплексией. Потом сравнил веса Bonsai и оригинальной Qwen3-1.7B — и эта сверка натолкнула на мысль про обучение. В итоге он сам обучил однобитную модель.

Читать далее

👉 Telegram | Max
Просмотры: 7
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Claude и мутные сиды NIST: где реально есть доказательства, а где уже догадки

16 октября Anthropic выкатила сразу две работы. В первой копаются, откуда взялись «случайные» сиды у эллиптических кривых NIST. Вторая — про проектирование квантовых схем.

Дальше по сути: что там подтверждено кодом, который можно воспроизвести, и расчётом, а что так и осталось гипотезой самих авторов. И ещё момент — где формулировки в пресс-подаче стоит читать аккуратнее, чем заголовки про них.

Читать далее

👉 Telegram | Max
Просмотры: 10
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
ВКонтакте Телеграм Одноклассники
Избранное в datool.ru

Следите за каналом в личном кабинете

Зарегистрируйтесь в datool.ru, чтобы добавить канал «Data Science | Machinelearning [ru]» в избранное и отслеживать его показатели.

Зарегистрироваться
Для владельцев каналов

Подтвердите свой канал

Войдите или зарегистрируйтесь в datool.ru, затем добавьте нашего бота в канал по инструкции в личном кабинете. После проверки владения замок исчезнет и вам станет доступно управление каналом.

Войти или зарегистрироваться

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти