AWS предлагает оптимизированные решения для развертывания больших языковых моделей, таких как Mixtral 8x7B, с использованием чипов AWS Inferentia и AWS Trainium для высокопроизводительного вывода. Узнайте, как развернуть модель Mixtral на экземплярах AWS Inferentia2 для экономически эффективного создания текстов.
Ошибка калибровки в моделях прогнозирования имеет решающее значение. Демонстрация с использованием PyTorch и PSO показывает, как эффективно ее улучшить.
Компания Clario, лидер в области решений для обработки данных конечных точек клинических исследований, модернизировала процесс создания документов с помощью сервисов искусственного интеллекта AWS для оптимизации рабочих процессов. Решение автоматизирует генерацию BRS, сокращая трудоемкие ручные задачи и минимизируя ошибки в документации клинических исследований.
Создание веб-приложений с интеграцией генеративного искусственного интеллекта - сложная задача, но разбиение ее на уровни, такие как стек ИИ, может помочь сориентироваться в ландшафте. Такие компании, как OpenAI, используют различные уровни, сотрудничая с Microsoft для создания инфраструктуры и создавая веб-скреперы для сбора данных, для работы таких приложений, как ChatGPT.
Применение линейной регрессии с двусторонними взаимодействиями значительно повысило точность прогнозирования. Модель достигла 83 % точности на обучающих данных и 80 % на тестовых, продемонстрировав свою эффективность.
Генеративный ИИ, например Amazon Web Services (AWS), позволяет преобразовывать текст в SQL для более эффективного изучения данных. Внедрение в масштабах предприятия с расширенными средствами обработки ошибок повышает эффективность запросов к базам данных.
Крайне правая идеология превращается в супремацистский выживальщик. Движение за корпоративные города-государства сталкивается с проблемами, несмотря на мощную поддержку.
Лига AWS DeepRacer представляет автономные гонки, а Лига AWS LLM демократизирует машинное обучение с помощью игровых соревнований. Участники настраивают LLM для решения реальных бизнес-задач, демонстрируя преимущества небольших моделей с точки зрения эффективности и доступности.
Модели искусственного интеллекта, такие как CNN, имитируют человеческую визуальную обработку, но с трудом справляются с причинно-следственными связями. Несмотря на то, что в некоторых задачах они превосходят человека, им не удается обобщить классификацию изображений, что подчеркивает их недостатки.
Организации сталкиваются с проблемами, связанными с разрозненными сторонними приложениями, но плагины Amazon Q Business предлагают решение этой проблемы. Пользовательские плагины позволяют чатботу взаимодействовать с несколькими API с помощью естественного языка, упрощая сложные облачные операции и повышая эффективность.
TransPerfect сотрудничает с AWS, чтобы оптимизировать многоязычный перевод контента с помощью моделей искусственного интеллекта Amazon Bedrock, повышая эффективность и масштабируемость. Цель сотрудничества - оптимизировать рабочие процессы, снизить затраты и ускорить доставку контента для компаний, развивающихся в глобальном масштабе.
Значения Шэпли измеряют важность предикторов в ML-моделях и оцениваются с помощью инструмента SHAP в Python. Анализ синтетических данных позволяет получить представление о точности модели и значимости переменных.
Байесовские методы обеспечивают надежное оценивание параметров, превосходящее по надежности частотные инструменты. Понимание надежности MCMC-выборок имеет решающее значение для специалистов по обработке данных.
Резюме: В статье рассматриваются человеческие аспекты машинного обучения, подчеркивается важность общения и понимания конечных пользователей. В ней также освещаются роли инженеров AI/ML, команд MLOps и заинтересованных сторон в создании ценных приложений.
Sesame AI представляет модель Speech-to-Speech, использующую источники данных Moshi. Узнайте о кодере Mimi и двухтрансформаторной архитектуре для генерации звука.