Линейная регрессия может обрабатывать нелинейные данные с помощью конечных нормальных смесей. Такой подход обеспечивает гибкость и интерпретируемость, что делает ее мощным инструментом машинного обучения. Моделирование модели смеси для регрессии с помощью MCMC-выборки показывает, как восстановить компоненты с помощью байесовского вывода.
OpenAI планирует создать общественно-полезную корпорацию для управления своим растущим бизнесом, чтобы облегчить ограничения, наложенные ее некоммерческой материнской компанией. ИИ-компания, известная по ChatGPT, ищет больше капитала, чем ожидалось, что вызвало слухи о переходе к коммерческой модели.
Элон Маск вступает в конфликт со сторонниками Трампа из-за выбора советника по искусственному интеллекту Шрирама Кришнана, что вызывает дискуссию об иммиграции среди мага. Маск и Вивек Рамасвами противостоят Лоре Лумер и Мэтту Гейтцу в ожесточенной вражде.
Джеффри Хинтон предупреждает о 10-20% вероятности того, что искусственный интеллект может привести к вымиранию человечества через 30 лет из-за быстрого технологического прогресса. Нобелевский лауреат выражает обеспокоенность ускоренными темпами изменений в области искусственного интеллекта.
Аналитики Deutsche Bank отмечают потенциальное влияние искусственного интеллекта на производительность труда в ближайшие 25 лет. Государственный долг США резко вырос с 1999 года, и, согласно прогнозам, к 2050 году отношение долга к ВВП составит 160 %.
В больших языковых моделях используется softmax, но это требует больших вычислительных затрат. Линейное внимание предлагает решение, снижающее сложность до O(Nd²).
Малые языковые модели (МЯМ) становятся все более популярными в качестве экономически эффективной альтернативы большим моделям. Они обеспечивают повышенную точность, снижение затрат и больший контроль над данными, что делает их привлекательным вариантом для предприятий, стремящихся оптимизировать производительность.
Генеративный ИИ может принести 2,6-4,4 триллиона долларов в глобальном масштабе, при этом AWS ожидает резкого роста корпоративных приложений. Узнайте, как оптимизировать затраты на генеративный ИИ в Amazon Bedrock с помощью стратегий выбора моделей и использования токенов.
Понимание функций потерь очень важно для обучения нейронных сетей. Перекрестная энтропия помогает количественно оценить различия в распределениях вероятностей, что способствует выбору модели.
Новый президент Королевского общества слепых детей призывает улучшить дизайн технологий искусственного интеллекта, чтобы включить в них людей с нарушениями зрения, подчеркивая проблемы дискриминации. Том Пей подчеркивает необходимость улучшения доступности видеоигр и ИИ-агентов для слепых детей, чтобы предотвратить исключение из технологических достижений.
Тесты Guardian показали, что инструмент поиска ChatGPT от OpenAI может выдавать ложные/вредоносные результаты со скрытым текстом, что вызывает опасения по поводу безопасности. Пользователей предупреждают о потенциальных рисках, связанных с новым поисковым продуктом на основе искусственного интеллекта.
Предприятия сокращают расходы за счет тонкой настройки LLM с помощью методов PEFT, таких как LoRA. SageMaker HyperPod от AWS упрощает распределенное обучение для эффективной разработки ИИ.
Серия NVIDIA AI Decoded демонстрирует, как графические процессоры и рабочие станции GeForce RTX меняют продуктивность и креативность с помощью чат-ботов и партнерских приложений на базе ИИ, предлагая быструю и безопасную производительность локально, не полагаясь на облачные сервисы. Последние достижения подчеркивают, как ИИ меняет способы взаимодействия людей в сети, игры, обучение и творчеств...
RLHF улучшает обучение LLM за счет использования обратной связи с человеком для улучшения работы модели, снижения предвзятости и повышения правдивости. Успех OpenAI в InstructGPT и ChatGPT демонстрирует потенциал RLHF в тонкой настройке предварительно обученных моделей для получения лучших результатов.
Модели машинного обучения могут предоставлять интервалы прогнозирования для учета неопределенности результатов, помогая принимать обоснованные решения. Конформное предсказание предлагает проницательные интервалы предсказания со слабыми теоретическими гарантиями, повышая точность прогнозов.