В статье рассматриваются математические основы оптимизатора Adam, объясняется, почему он является самым популярным оптимизатором в глубоком обучении. Она углубляется в механику Adam, подчеркивая его адаптивную скорость обучения и способность регулировать размер шага в зависимости от сложности данных.
В этой статье приводится практическое руководство по использованию Facebook Prophet для анализа временных рядов, направленное на устранение начальных барьеров. Prophet - это инструмент с открытым исходным кодом от Facebook, который с легкостью создает точные прогнозы временных рядов, что делает его идеальным для бизнес-приложений.
Разработчик продуктов Мэтт Вебб запустил Kickstarter для электронных бумажных часов "Poem/1", которые показывают время с помощью рифмованной поэзии, созданной искусственным интеллектом. Работающие под управлением ChatGPT, часы время от времени врут о времени или придумывают слова для создания рифмы.
В статье обсуждаются сложности реализации кода инверсии матриц и приводится демонстрация четырех различных функций C#, использующих различные алгоритмы. Автор подчеркивает сложность и гибкость алгоритмов LUP, QR и SVD, а также конкретный случай использования алгоритма Cholesky.
Узнайте, как создавать и стилизовать вставные оси в matplotlib с помощью этого руководства, в котором рассматриваются 4 метода создания вставных осей и 2 способа стилизации масштабных осей с помощью лидерных линий или цветовых накладок. В уроке также представлена библиотека outset для многомасштабной визуализации данных.
OpenAI и Common Sense Media объединили усилия для создания рекомендаций по ИИ и образовательных материалов для родителей, педагогов и подростков, включая GPT для семей в магазине GPT OpenAI. Common Sense Media стремится помочь подросткам и семьям безопасно использовать ИИ, расширяя сферу своих обзоров фильмов и телепередач до ИИ-помощников.
В ChatGPT происходит утечка приватных разговоров, включая учетные данные и личные сведения, о чем свидетельствуют скриншоты. Утечка информации касается имен пользователей и паролей, связанных с системой поддержки аптечного портала, что свидетельствует о серьезных проблемах с безопасностью.
В этой статье рассматривается сложная взаимосвязь между задержкой и пропускной способностью при развертывании больших языковых моделей (LLM) с помощью Amazon SageMaker JumpStart. Бенчмаркинг таких LLM, как Llama 2, Falcon и варианты Mistral, показывает влияние архитектуры модели, конфигурации сервисов, типа оборудования экземпляра и одновременных запросов на производительность.
Лаборатория Improbable AI Lab Массачусетского технологического института разработала мультимодальную систему под названием HiP, которая использует три различные базовые модели, помогающие роботам создавать детальные планы для сложных задач. В отличие от других моделей, HiP не требует доступа к парным данным о зрении, языке и действиях, что делает ее более экономичной и прозрачной.
MIT Policy Hackathon объединяет студентов и профессионалов со всего мира для решения социальных проблем с помощью инструментов генеративного ИИ, таких как ChatGPT. Команда-победитель "Ctrl+Alt+Defeat" занимается решением проблемы выселения в США.
Аспиранты Массачусетского технологического института используют теорию игр для повышения точности и надежности моделей естественного языка, стремясь привести доверие к модели в соответствие с ее точностью. Переосмыслив генерацию языка как игру для двух игроков, они разработали систему, которая поощряет правдивые и надежные ответы, уменьшая при этом количество галлюцинаций.
В клинике MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health обсуждался вопрос о том, следует ли полностью объяснять "черный ящик" процесса принятия решений моделями ИИ для получения разрешения FDA. Мероприятие также подчеркнуло необходимость образования, доступности данных и сотрудничества между регулирующими органами и медицинскими специалистами при регулировании ИИ в здравоохранении.
Нейробиологи из Массачусетского технологического института обнаружили, что предложения с необычной грамматикой или неожиданным смыслом вызывают более сильную реакцию в центрах обработки языка мозга, в то время как простые предложения практически не задействуют эти области. Исследователи использовали искусственную языковую сеть, чтобы предсказать реакцию мозга на различные предложения.
Ученые Массачусетского технологического института разработали две модели машинного обучения - нейронную сеть "PRISM" и модель логистической регрессии - для раннего выявления рака поджелудочной железы. Эти модели превзошли существующие методы, обнаружив 35 % случаев по сравнению со стандартным показателем в 10 %.
В этой статье рассматриваются методы создания наборов данных тонкой настройки для генерации запросов на языке Cypher из текста с использованием больших языковых моделей (LLM) и предопределенной схемы графа. Автор также упоминает о текущем проекте, целью которого является разработка всеобъемлющего набора данных для тонкой настройки с использованием подхода "человек в цикле".