#python#large_language_models#machine_learning_systems#natural_language_processing
Flash Linear Attention (FLA) is a fast, memory-efficient library for advanced linear attention models used in transformers, written in PyTorch and Triton, and compatible with NVIDIA, AMD, and Intel GPUs. It offers many state-of-the-art linear attention models and fused modules that speed up training and reduce memory use. You can easily replace standard attention layers in your models with FLA’s efficient versions, improving training and inference speed, especially for long sequences. FLA supports hybrid models mixing linear and standard attention, and integrates with Hugging Face Transformers for easy use and evaluation. This helps you train and run large language models faster and with less memory, making your AI projects more efficient and scalable.
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention
🪐 The galaxy ESO 137-001, streaking through the Norma Cluster about 220 million light-years away, has a spectacular "tadpole" shape with long blue tails streaming out behind it. These tails are made of hot, stripped gas and young stars that formed as the galaxy plunges through the dense cluster, showing how powerful cosmic forces can stretch and reshape galaxies far beyond the classic spirals and ovals. ✨
#galaxies⚡#shapes⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space
👉subscribe Universe Mysteries
👉more Channels
🪐 The massive galaxy cluster Abell 370, situated about 4 billion light-years away in the constellation Cetus, acts as a colossal cosmic lens. Its immense gravity bends and magnifies the light from galaxies far beyond, creating spectacular arcs and distorted images that unveil some of the most distant and faint structures ever seen in the universe. ✨
#lensing⚡#galaxies⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space
👉subscribe Universe Mysteries
Открытый вебинар про сегментацию 29 августа
Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим.
29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре:
— Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие?
— Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа?
— Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход?
— Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать?
— Кластеры на факторах: да или нет?
— Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны?
— Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние?
— Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент?
— Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях?
Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики.
Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы
Формат: Zoom-конференция
Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК
Участие бесплатное, необходима регистрация
#radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir