🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных.

В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python.

✔️ Читать статью

@machinelearning_interview

🔥 LLM Reasoners — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная для улучшения способности больших языковых моделей выполнять сложные рассуждения с использованием передовых алгоритмов! Она рассматривает многошаговые рассуждения как процесс планирования и поиска оптимальной цепочки рассуждений, достигая баланса между исследованием и эксплуатацией с помощью концепций "Мировой модели" и "Вознаграждения".

🔎 Основные особенности LLM Reasoners:

🌟 Современные алгоритмы рассуждений: Библиотека предлагает новейшие алгоритмы поиска для рассуждений с LLM, такие как Reasoner Agent, масштабирование на этапе вывода с помощью PRM, рассуждение через планирование, MCTS, Tree-of-Thoughts и другие.

🌟 Интуитивная визуализация и интерпретация: LLM Reasoners предоставляет инструменты визуализации, помогающие пользователям понимать процесс рассуждений. Даже для сложных алгоритмов, таких как Монте-Карло Tree Search, пользователи могут легко диагностировать и понимать процесс с помощью одной строки кода на Python.

🌟 Эффективные рассуждения с LLM: Библиотека оптимизирует производительность передовых методов рассуждений, интегрируя SGLang, высокопроизводительную инфраструктуру вывода LLM, поддерживающую структурированную генерацию. Также поддерживаются другие бэкенды LLM, такие как Huggingface Transformers, OpenAI API, Exllama, Fairscale, Llama.cpp и другие.

🌟 Строгая реализация и воспроизводимость: LLM Reasoners уделяет приоритетное внимание точности и надежности своих реализаций, обеспечивая, что алгоритмы не являются лишь теоретическими концепциями, а практически применимыми инструментами. Все методы тщательно разработаны, чтобы соответствовать их оригинальным формулировкам и производительности.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github