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".
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.
В 2017 году Google Brain представил Transformer - гибкую архитектуру, которая превзошла существующие подходы к глубокому обучению и теперь используется в таких моделях, как BERT и GPT. GPT, модель декодера, использует задачу языкового моделирования для генерации новых последовательностей и следует двухэтапной схеме предварительного обучения и тонкой настройки.
В статье обсуждается важность понимания контекстных окон при обучении и использовании трансформеров, особенно с появлением проприетарных LLM и таких техник, как RAG. В ней рассматривается, как различные факторы влияют на максимальную длину контекста, которую может обработать модель трансформатора, и задается вопрос, всегда ли больше - значит лучше.
OpenAI представляет обновления моделей ИИ ChatGPT, устраняя проблему "лени" в GPT-4 Turbo и выпуская новую модель GPT-3.5 Turbo с более низкой ценой. Пользователи сообщали о снижении глубины выполнения заданий в ChatGPT-4, что побудило OpenAI принять ответные меры.
Компания OpenAI выпустила простой в использовании веб-инструмент для создания собственных ИИ-помощников без кодирования, для чего требуется только учетная запись Google или Microsoft и подписка OpenAI Plus на 20 долларов в месяц. Пользователи могут персонализировать имя, изображение, тон и стиль взаимодействия своего ИИ-помощника, а также расширить его знания, загрузив определенные документы.
Разработка приложений для LLM может быть одновременно интересной и сложной задачей, поскольку при этом необходимо учитывать безопасность, производительность и стоимость. Если начать с приложений с низким уровнем риска и придерживаться политики "сначала дешевые LLM", это поможет снизить риски и сократить объем работ, необходимых для запуска.
Генеративные приложения ИИ, использующие большие языковые модели (БЯМ), имеют большую экономическую ценность, но управление безопасностью, конфиденциальностью и соответствием нормативным требованиям имеет решающее значение. В этой статье представлены рекомендации по устранению уязвимостей, внедрению передовых методов обеспечения безопасности и разработке стратегий управления рисками для прилож...
В этой статье рассматриваются ограничения, связанные с использованием больших языковых моделей (LLM) для анализа разговорных данных, и в качестве альтернативы предлагается методология "Рецепты данных". Эта методология позволяет создать библиотеку рецептов данных многократного использования, что улучшает время отклика и позволяет внести свой вклад в развитие сообщества.
В этой статье рассматривается монокулярная оценка глубины (MDE) и ее важность для приложений компьютерного зрения. В ней рассказывается о том, как загрузить и визуализировать данные карты глубины, выполнить вывод с помощью Marigold и DPT, а также оценить прогнозы глубины с помощью набора данных SUN RGB-D.
Ведущее разведывательное агентство Великобритании предупреждает, что с внедрением искусственного интеллекта активность злоумышленников в киберпространстве возрастет, а наибольшую угрозу представляют программы-вымогатели. ИИ снизит барьеры для входа, позволяя как новичкам, так и опытным участникам угроз более эффективно использовать уязвимости и обходить защитные системы.
В статье рассматривается алгоритм разложения по сингулярным значениям (SVD) и процесс рефакторинга автором алгоритма Якоби из GNU Scientific Library в Python/NumPy. Автор проверяет свою функцию SVD, созданную "на скорую руку", с помощью функции np.linalg.svd() и подчеркивает полезность SVD в классической статистике и машинном обучении.
GeForce NOW повышает уровень компьютерных игр на мобильных устройствах благодаря поддержке высокого разрешения на Android, предлагая захватывающий геймплей на ходу. В библиотеку добавлены новые игры: Stargate: Timekeepers, Enshrouded и Metal: Hellsinger.
Решения на основе генеративного ИИ преобразуют бизнес, но они могут давать фактические неточности. Конвейер Retrieval Augmented Generation (RAG) с использованием стека технологий, основанных на ИИ, обеспечивает точность, прозрачность и безопасность приложений генеративного ИИ за счет предоставления дополнительной информации из внешнего источника знаний.
Энтузиаст науки о данных создает успешное веб-приложение с искусственным интеллектом, обслуживающее тысячи пользователей, и делится техническими советами и уроками, полученными на этом пути, включая использование Next.js, FastAPI и AWS Lambda для развертывания, а также Firebase + Stripe для аутентификации пользователей и платежей.