Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная поставка (CD) преобразуют разработку машинного обучения (ML), способствуя сотрудничеству, повышению качества кода и раннему обнаружению проблем. Автоматизированные процессы в MLOps обеспечивают стабильную работу модели и ускоряют итерации для эффективной разработки ML-моделей.
Мультимодальные модели, такие как Claude3 и GPT-4V, объединяют текст и изображения для улучшения понимания. Тонкая настройка LLaVA на данных, специфичных для конкретной области, повышает производительность в различных отраслях.
Популярная большая языковая модель Llama от Meta AI сталкивается с проблемами при обучении, но при правильном масштабировании и использовании лучших практик на AWS Trainium можно добиться сопоставимого качества. Распределенное обучение на 100+ узлах - сложная задача, но кластеры Trainium обеспечивают экономию средств, эффективное восстановление и повышенную стабильность при обучении LLM.
Крупные языковые модели, такие как GPT и BERT, опираются на архитектуру Transformer и механизм самовнимания для создания контекстуально насыщенных вкраплений, что произвело революцию в НЛП. Статические вкрапления, такие как word2vec, не справляются с захватом контекстуальной информации, что подчеркивает важность динамических вкраплений в языковых моделях.
MIT CSAIL и Google Research представили Alchemist - систему, которая может изменять свойства материалов на изображениях с помощью уникального интерфейса. Система может улучшить модели видеоигр, визуальные эффекты искусственного интеллекта и данные для обучения роботов, предлагая точный контроль над такими атрибутами, как шероховатость и прозрачность.
Phi-3 от Microsoft создает небольшие оптимизированные модели классификации текста, превосходящие более крупные модели, такие как GPT-3. Генерация синтетических данных с помощью Phi-3 через Ollama улучшает рабочие процессы ИИ для конкретных случаев использования, предлагая понимание классификации «кликабельного» и фактического контента.
Ученые из Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson разработали новый подход, позволяющий научить компьютеры точно определять действия на видео, используя только транскрипты. Этот метод, названный пространственно-временным обоснованием, повышает точность определения действий на длинных видео и может найти применение в онлайн-обучении и зд...
Президент Аргентины Хавьер Милей встречается с технологическими гигантами в Кремниевой долине на фоне тяжелого экономического кризиса. Встречи Милея с Пичаи, Альтманом, Цукербергом, Куком и Маском вызывают недоумение.
Цитата Питера Друкера «Что измеряется, то и управляется» подчеркивает важность определения приоритетности показателей для принятия эффективных бизнес-решений. История успеха Uber подчеркивает важность согласования метрик с этапами жизненного цикла продукта для стратегического роста.
Google использует разрешение сущностей для сопоставления товаров на разных платформах, помогая компаниям электронной коммерции анализировать конкурентов и сравнивать цены. Система Entity Resolution (ER) помогает обнаруживать дубликаты объявлений и устанавливать конкурентоспособные цены в розничной торговле.
OpenAI создает комитет по безопасности для принятия важных решений. Новая модель искусственного интеллекта разрабатывается для замены системы ChatGPT.
Адаптация к доменам для LLM в серии из 3 частей. Узнайте, как модели ИИ пытаются выйти за пределы своей «зоны комфорта».
Скарлетт Йоханссон критикует обновление ChatGPT за использование ее голоса, высказывая опасения по поводу развития технологий. Голливудская звезда выражает шок и недоверие по поводу того, что ИИ имитирует ее голос в новом голосовом помощнике OpenAI.
Стартап xAI, поддерживаемый Элоном Маском, оценивается в $18 млрд после раунда финансирования в $6 млрд, конкурируя с OpenAI. Однолетняя компания является пионером в области создания больших языковых моделей для создания человекоподобных ИИ.
Новый TunedThresholdClassifierCV в scikit-learn 1.5 оптимизирует пороги принятия решений для повышения производительности модели в задачах бинарной классификации. Он помогает специалистам по исследованию данных улучшать модели и согласовывать их с бизнес-целями путем точной настройки пороговых значений на основе таких метрик, как F1 score.