🖥 Python для сетевых инженеров

🔥 Очень полезная открытая книга для сетевых инженеров с опытом программирования и без.
Все примеры и домашние задания построены с уклоном на сетевое оборудование.
Для тех, кто хочет автоматизировать повседневные задачи и заняться программированием, но не знает, с какой стороны подойти.

📎 Книга

@data_math

🌟DeepSeek-Prover: Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search.

DeepSeek-Prover-V1.5 - набор из языковых моделей для доказательства теорем в Lean 4.
"V1.5" означает обновление DeepSeek-Prover-V1 с некоторыми ключевыми нововведениями.

Во-первых, процесс обучения: предварительная подготовка на базе DeepSeekMath, затем контрольная работа с набором данных, включающим логические комментарии на естественном языке и код Lean 4. Это устраняет разрыв между рассуждениями на естественном языке и формальным доказательством теоремы. В набор данных также входит информация о промежуточном тактическом состоянии, которая помогает модели эффективно использовать обратную связь с компилятором.

Во-вторых, проводится обучение с подкреплением, используя алгоритм GRPO для изучения обратной связи с помощником по проверке. Тут выравнивается соответствие модели формальным спецификациям системы проверки.

В-третьих, RMaxTS, варианте поиска в дереве по методу Монте-Карло. Он присваивает встроенные вознаграждения на основе изучения тактического пространства состояний, побуждая модель генерировать различные пути доказательства. Это приводит к более обширному исследованию пространства доказательств.

В результате получился набор моделей с абсолютной точностью генерации в 46,3% на тестовом наборе miniF2F. Этот показатель лучше, чем у GPT-4 и моделей RL, специализирующихся на доказательстве теорем.

Набор DeepSeek-Prover:

🟠DeepSeek-Prover-V1.5 Base. Идеально подходит для первоначального изучения и понимания возможностей модели и основ для формальных математических рассуждений, но требует дальнейшего обучения для оптимальной работы;
🟠DeepSeek-Prover-V1.5 SFT. Модель для задач, требующих умеренных навыков доказательства теорем за счет рассуждений на естественном языке и информации о тактическом состоянии.
🟠DeepSeek-Prover-V1.5 RL. Рекомендуется для решений, требующих высочайшей точности и производительности при формальном доказательстве теорем. К SFT-версии добавлены дополнительная оптимизация на основе Proof Assistant Feedback и обучение с подкреплением.

▶️Установка и запуск:

# Clone the repository:
git clone --recurse-submodules [email protected]:deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5.git
cd DeepSeek-Prover-V1.5

# Install dependencies:
pip install -r requirements.txt

# Build Mathlib4:
cd mathlib4
lake build

# Run paper experiments:
python -m prover.launch --config=configs/RMaxTS.py --log_dir=logs/RMaxTS_results

📌Лицензирование кода репозитория: MIT license

📌Лицензирование моделей: DEEPSEEK License


🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет
🟡Сообщество в Discord
🖥Github [ Stars: 53 | Issues: 0 | Forks: 1]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #LLM #Math #ML

⚡️ Hermes 3: Семейство finetune Llama 3.1 от Nous Research

Новый набор моделей от Nous Research был создан на основе Llama 3.1 8B, 70B и 405B файнтюном датасета из синтетически сгенерированных ответов. Hermes 3 получил производительность Llama 3.1 и расширенные возможности в мышлении и творчестве.

Hermes 3 разблокирован, не подвергается цензуре и обладает высокой степенью управляемости. Он обладает улучшенной функцией долговременного сохранения контекста и возможностью ведения длинного диалога, навыком сложной ролевой игры и внутреннего монолога, а также расширенной функцией вызова агентов.
Модели семейства умеют точно и адаптивно следовать системным промптам и инструкциям.

В Hermes 3 возникают аномальные состояния, которые при правильных вводных и пустых системных подсказках приводят к ролевой игре и потере памяти. Вы можете активировать этот “Режим амнезии” в Hermes 3 405B, введя пустой системный запрос и отправив сообщение "Кто вы?".

Hermes 3 использует ChatML для формата промптов. Формат более сложный, чем alpaca или sharegpt, в нем используются специальные токены для обозначения начала и окончания логического контекста и ролей в этих контекстах.

Набор Hermes 3:

🟠Hermes 3 - Llama-3.1 405B;
🟠Hermes 3 - Llama-3.1 405B FP8 для использования с vLLM;
🟠Hermes 3 - Llama-3.1 70B;
🟠Hermes 3 - Llama-3.1 70B FP8 для использования с vLLM;
🟢Hermes 3 - Llama-3.1 70B GGUF для использования с llama.cpp. Версии квантования от 3-bit (31 Gb) до 5-bit (50 GB);
🟠Hermes 3 - Llama-3.1 8B;
🟢Hermes 3 - Llama-3.1 8B GGUF для использования с llama.cpp. Версии квантования от 4-bit (5 Gb) до 8-bit (9 GB);

📌Лицензирование : Llama 3 Community License


🟡Страница проекта
🟡Сообщество в Discord
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Demo



@ai_machinelearning_big_data

#AI #Hermes3 #LLM #ML