Генеративные модели ИИ, такие как Claude 2 и Llama 2, могут выполнять задачи на текстовых данных, но как быть с мультимодальными данными? В этой статье представлено решение с использованием модели Amazon Titan Multimodal Embeddings и LLaVA 1.5 для выполнения генеративных задач на текстовых и визуальных элементах, включая таблицы и графики, в слайд-деках.
Сотрудники отдела науки о данных использовали методы NLP для анализа дискуссий на Reddit о депрессии, исследуя гендерные табу, связанные с психическим здоровьем. Они обнаружили, что классификация по нулевым снимкам может легко давать результаты, схожие с традиционным анализом настроений, упрощая процесс и устраняя необходимость в наборе обучающих данных.
В статье из Microsoft Visual Studio Magazine рассматривается реализация инверсии матрицы с помощью версии Хаусхолдера алгоритма QR на C#. Демонстрация включает пример небольшой матрицы и проверяет результат, вычисляя обратную матрицу, умноженную на исходную матрицу.
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.
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.
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.
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.
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.
Стартап Atacama Biomaterials, объединяющий архитектуру, машинное обучение и химическую инженерию, разрабатывает экологически чистые материалы, имеющие множество применений. Их технология позволяет создавать библиотеки данных и материалов с помощью ИИ и ОД, производя региональные, компостируемые пластики и упаковку.
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.
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 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.
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 %.
Исследователи из Массачусетского технологического института и компании IBM разработали новый метод под названием "глубокий суррогат с усилением физики" (PEDS), который объединяет физический симулятор низкой точности с генератором нейронных сетей для создания управляемых данными суррогатных моделей для сложных физических систем. Метод PEDS является доступным, эффективным и позволяет сократить о...