В статье показано, как реализовать функцию ArgSort() на языке C#, приведены примеры кода для массивов и списков. Подчеркивается наличие перегрузки C# Array.Sort(a,b), которая позволяет выполнять сортировку по значениям в массиве.
В статье рассматривается авторская реализация обратной матрицы с использованием QR-разложения и освещаются различные алгоритмы и вариации, связанные с вычислением обратной матрицы. В демонстрационном примере показано вычисление обратной матрицы 4x4 и проверка результата путем умножения на исходную матрицу для получения матрицы тождеств.
В статье обсуждается важность приоритезации проектов в мире аналитики и предлагается использовать ментальную модель для принятия лучших решений. В ней подчеркиваются риски, связанные с проектами, и необходимость учитывать влияние и временные ограничения при расстановке приоритетов.
В этой статье рассматривается механика проектирования подсказок в GPT-2, большой языковой модели. В ней рассматривается, как модель узнает о мире через проекцию человеческого текста и генерирует текст на основе вероятностных распределений.
Гауссово напыление - это быстрый и понятный метод представления 3D-сцен без нейронных сетей, набирающий популярность в мире, одержимом моделями искусственного интеллекта. Он использует 3D-точки с уникальными параметрами для точного соответствия рендеров известным изображениям из базы данных, предлагая свежую альтернативу сложным и непрозрачным методам вроде NeRF.
LoRA - это параметрически эффективный метод тонкой настройки больших моделей, позволяющий сократить вычислительные ресурсы и время. Благодаря декомпозиции матрицы обновления LoRA обладает такими преимуществами, как уменьшение объема памяти, более быстрое обучение, возможность использования меньшего оборудования и масштабируемость на большие модели.
Обучение большим языковым моделям (LLM) набрало популярность после выпуска таких популярных моделей, как Llama 2, Falcon и Mistral, но обучение в таких масштабах может быть сложным. Библиотека параллельной модели (SMP) Amazon SageMaker упрощает этот процесс благодаря новым возможностям, включая упрощенный пользовательский интерфейс, расширенную функциональность тензорного параллелизма и оптими...
Amazon SageMaker JumpStart предлагает предварительно обученные базовые модели, такие как Llama-2 и Mistal 7B, для генеративных задач, но часто требуется тонкая настройка. TruLens, интегрированная с Amazon Bedrock, предоставляет расширяемую систему оценки для улучшения и итерации приложений с большими языковыми моделями (LLM).
Большая языковая модель Mixtral-8x7B от Mistral AI теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого развертывания. Благодаря многоязыковой поддержке и превосходной производительности Mixtral-8x7B является привлекательным выбором для приложений NLP, предлагая более высокую скорость вывода и более низкие вычислительные затраты.
В этой статье основное внимание уделяется созданию аналитика на базе LLM и обучению его взаимодействию с базами данных SQL. Автор также представляет ClickHouse как вариант базы данных с открытым исходным кодом для больших данных и аналитических задач.
Отличный клиентский опыт имеет решающее значение для дифференциации бренда и роста доходов, и 80% компаний планируют увеличить инвестиции в CX. SageMaker Canvas и генеративный искусственный интеллект могут революционизировать сценарии звонков в контакт-центрах, повышая эффективность, сокращая количество ошибок и улучшая качество поддержки клиентов.
Pandera, мощная библиотека Python, обеспечивает качество и надежность данных благодаря передовым методам проверки, включая применение схемы, настраиваемые правила проверки и простую интеграцию с Pandas. Она обеспечивает целостность и непротиворечивость данных, что делает ее незаменимым инструментом для специалистов по анализу данных.
В релизе Nuke от Foundry расширена поддержка OpenUSD, что изменит рабочие процессы 3D для художников. OpenUSD служит основой для бесшовной совместной работы в разных приложениях, экономит время и упрощает передачу данных.
Ведущие специалисты по экспериментам советуют тестировать все подряд, но неудобные истины об A/B-тестировании показывают его недостатки. Такие компании, как Google, Amazon и Netflix, успешно внедрили A/B-тестирование, но слепое следование их правилам может привести к путанице и катастрофе для других компаний.
По мере расширения цифрового пространства заказчики сталкиваются с растущими угрозами безопасности и уязвимостями. Amazon Security Lake и Amazon SageMaker предлагают новое решение, централизуя и стандартизируя данные о безопасности, а также используя машинное обучение для обнаружения аномалий.