Vida com IA

Fala galera, nesse episódio eu falo sobre 3 modelos muito importantes que usam contrastive learning, CLIP, SigLIP e JinaCLIP. Eles são modelos de embedding de text-imagem que nos permitem de por exemplo faz retrieval em text e imagem ao mesmo tempo.

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CLIP paper: https://arxiv.org/pdf/2103.00020

SigLIP paper: https://arxiv.org/pdf/2303.15343

JinaCLIP paper: https://arxiv.org/pdf/2405.20204

Github of similarities and contrastive loss: https://github.com/filipelauar/projects/blob/main/similarities_and_contrastive_loss.ipynb

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Fala galera, nesse episódio eu falo sobre 2 conceitos tecnico muito importantes em Deep Learning, constrastive learning e similaridade de cosseno. Eles muito úteis pra treinar modelos de embedding ou fazer RAG.

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Ótimo blog post sobre contrastive loss: https://lilianweng.github.io/posts/2021-05-31-contrastive/

SimCLR paper: https://arxiv.org/abs/2002.05709

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Fala galera, nesse episódio do podcast eu falo sobre o dataset FineWeb, o melhor dataset open source de pre-treinamento existente até hoje. No episódio eu explico como eles fizeram a curadoria do dataset e um pouco dos resultados.

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Link do blog da huggingface: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogpost-fineweb-v1

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Fala galera, nesse episódio eu falo com o João Batista, Technical Product Manager da Stackspot AI. No episódio a gente falou bastante sobre o uso de LLMs como um copilot usando os próprios documentos da empresa para dar as respostas usando RAG.

A gente falou tanto de aspectos técnicos como de produto, como qual métrica de similaridade pro RAG, quantos documentos usar, como mostrar a resposta e como metrificar a qualidade.

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Fala galera, nesse episódio eu falo de 2 papers, BitNet e 1.58 Transformers. Esses 2 papers da Microsoft apresentar uma nova receita de como treinar Transformers com apenas 1 bit, diminuindo muito o consumo de memória e energia, assim como o tempo de inferencia.

BitNet paper: https://arxiv.org/pdf/2310.11453

1.58 bit paper: https://arxiv.org/pdf/2402.17764

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Fala galera, continuando a serie de episódios sobre PEFT, nesse episoódio eu falo sobre tecnicas de otimização de inferência em LLMs.

Eu falo de layer pruning, onde a gente corta algumas camadas consecutivas da rede sem perder quase nada de qualidade do modelo.

Eu falo também sobre Mixture of Depths, uma tecnica semelhante ao Mixture of Experts, onde a gente usa um routing pra escolher quais tokens vão ser processados em qual camada da rede.

Paper MoD: https://arxiv.org/pdf/2404.02258.pdf

Paper layer pruning: https://arxiv.org/pdf/2403.17887v1.pdf

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Fala galera, esse é um primeiro episódio de uma série de episódios sobre PEFT, Parameter Efficient Fine Tuning. Nele eu falo sobre LoRA e QLoRA, que são 2 métodos muito importantes e amplamente utilizados que possibilitam o treinamento de LLMs bem mais rápido com o uso de apenas 1 GPU sem perder perfomance.

Video sobre QLoRA: https://www.youtube.com/watch?v=6l8GZDPbFn8

LoRA paper: https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf

QLoRA paper: https://arxiv.org/pdf/2305.14314.pdf

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Fala galera, nesse expiódio eu falo sobre Retrieval Aware Fine Tuning (RAFT), um paper que propos uma nova técnica que utiliza tanto domain specific fine tuning quanto RAG pra melhorar a capacidade de recuperação da informação dos LLMs.

Nesse epiódio eu também falo sobre um outro paper que também tem o nome de RAFT, mas dessa vez Reward rAnking Fine Tuning, que propoe uma nova técnica para fazer RLHF mas sem os problemas de convergencia de Reinforcement Learning.

Retrieval Aware Fine Tuning: https://arxiv.org/abs/2403.10131v1

Reward rAnking Fine Tuning: https://arxiv.org/pdf/2304.06767.pdf

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Fala galera, nesse episódio eu explico como a gente consegue escalar a janela de contexto de um LLM pra mais de 1 milhão de tokens usando Ring Attention. Além disso eu discuto se a abordagem usando RAG está morta com esses avanços na janela de contexto.

Paper Lost in the Middle: https://arxiv.org/pdf/2307.03172.pdf

Gemini technical report: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf

Paper Ring Attention: https://arxiv.org/pdf/2310.01889.pdf

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