LoRA - это параметрически эффективный метод тонкой настройки больших моделей, позволяющий сократить вычислительные ресурсы и время. Благодаря декомпозиции матрицы обновления LoRA обладает такими преимуществами, как уменьшение объема памяти, более быстрое обучение, возможность использования меньшего оборудования и масштабируемость на большие модели.
Обучение большим языковым моделям (LLM) набрало популярность после выпуска таких популярных моделей, как Llama 2, Falcon и Mistral, но обучение в таких масштабах может быть сложным. Библиотека параллельной модели (SMP) Amazon SageMaker упрощает этот процесс благодаря новым возможностям, включая упрощенный пользовательский интерфейс, расширенную функциональность тензорного параллелизма и оптими...
Отличный клиентский опыт имеет решающее значение для дифференциации бренда и роста доходов, и 80% компаний планируют увеличить инвестиции в CX. SageMaker Canvas и генеративный искусственный интеллект могут революционизировать сценарии звонков в контакт-центрах, повышая эффективность, сокращая количество ошибок и улучшая качество поддержки клиентов.
Pandera, мощная библиотека Python, обеспечивает качество и надежность данных благодаря передовым методам проверки, включая применение схемы, настраиваемые правила проверки и простую интеграцию с Pandas. Она обеспечивает целостность и непротиворечивость данных, что делает ее незаменимым инструментом для специалистов по анализу данных.
В релизе Nuke от Foundry расширена поддержка OpenUSD, что изменит рабочие процессы 3D для художников. OpenUSD служит основой для бесшовной совместной работы в разных приложениях, экономит время и упрощает передачу данных.
В этой статье рассказывается о разработке неанглоязычных систем RAG, включая советы по загрузке данных, сегментации текста и встраиванию моделей. RAG меняет способы использования данных организациями для интеллектуальных ChatBots, однако существует пробел в использовании малых языков.
Автономные машины в робототехнике продемонстрировали свои возможности в 2023 году, среди которых стоит отметить умную коляску с искусственным интеллектом от Glüxkind, систему mGripAI от Soft Robotics для упаковки продуктов и робота TM25S от Quanta для проверки продукции - все они используют технологии NVIDIA.
Ведущие специалисты по экспериментам советуют тестировать все подряд, но неудобные истины об A/B-тестировании показывают его недостатки. Такие компании, как Google, Amazon и Netflix, успешно внедрили A/B-тестирование, но слепое следование их правилам может привести к путанице и катастрофе для других компаний.
По мере расширения цифрового пространства заказчики сталкиваются с растущими угрозами безопасности и уязвимостями. Amazon Security Lake и Amazon SageMaker предлагают новое решение, централизуя и стандартизируя данные о безопасности, а также используя машинное обучение для обнаружения аномалий.
Модель Llama Guard теперь доступна для Amazon SageMaker JumpStart, обеспечивая защиту ввода и вывода при развертывании больших языковых моделей. Llama Guard - это открытая модель, которая помогает разработчикам защититься от создания потенциально рискованных результатов, что позволяет легко внедрять лучшие практики и улучшать открытую экосистему.
Недавний всплеск популярности работ с гауссовым сплетом, включая GaussianAvatars и MonoGaussianAvatar, совершает революцию в области цифрового человека. Гауссово напыление предлагает визуально потрясающее качество, высокую частоту кадров и простоту редактирования, что делает его мощным методом представления 3D-сцен.
NVIDIA Studio представляет DLSS 3.5 для реалистичной трассировки лучей в D5 Render, улучшая качество редактирования и повышая частоту кадров. Художник Майкл Гилмур (Michael Gilmour) демонстрирует потрясающие зимние чудеса в длинных видеороликах, предлагая зрителям спокойствие и расслабление.
Ускоритель PwC Australia Machine Learning Ops Accelerator, построенный на базе собственных сервисов AWS, упрощает процесс внедрения ML-моделей от разработки до производственного развертывания в масштабе. Ускоритель включает семь ключевых интегрированных возможностей для обеспечения непрерывной интеграции, непрерывной доставки, непрерывного обучения и непрерывного мониторинга моделей ML.
Gemini - это семейство больших моделей искусственного интеллекта от Google, включая Ultra, Pro и Nano. В статье рассматривается тестирование Gemini-Pro с помощью Google AI Studio, блокнота Jupyter и Python, демонстрируется его способность генерировать контент и отвечать на вопросы.
В статье рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются отрасли, не имеющие прогнозов в реальном времени, такие как финансы, розничная торговля, управление цепочками поставок и логистика. В ней подчеркивается потенциал использования управления данными временных рядов в MongoDB и Amazon SageMaker Canvas для преодоления этих проблем и принятия решений на основе данных.