Amazon Bedrock Knowledge Bases упрощает взаимодействие естественного языка со структурированными источниками данных, обеспечивая точность запросов без узких мест SQL. Решение позволяет организациям быстро создавать «разговорные» интерфейсы данных, преобразуя возможности доступа к данным и процессы принятия решений.
Компания Qualtrics является первопроходцем в области управления опытом (XM) с использованием возможностей искусственного интеллекта, ML и NLP, повышающих связь с клиентами и их лояльность. Платформа Socrates компании Qualtrics, работающая на базе Amazon SageMaker, способствует инновациям в области управления опытом с помощью передовых технологий ML.
618-й AOC Командования воздушной мобильности улучшает планирование миссий с помощью чат-инструментов на базе искусственного интеллекта, разработанных в Лаборатории Линкольна. Обработка естественного языка обеспечивает быстрый анализ тенденций и интеллектуальные возможности поиска для принятия важнейших решений в ВВС США.
Yuewen Group расширяет глобальное влияние с помощью платформы WebNovel, адаптируя веб-романы в фильмы и анимацию. Оптимизация подсказок на Amazon Bedrock повышает производительность больших языковых моделей для интеллектуальной обработки текстов в Yuewen Group, преодолевая трудности в разработке подсказок и улучшая возможности в конкретных случаях использования.
LettuceDetect, легкий детектор галлюцинаций для конвейеров RAG, превосходит предыдущие модели, предлагая эффективность и доступность с открытым исходным кодом. Большие языковые модели сталкиваются с проблемами галлюцинаций, но LettuceDetect помогает обнаружить и устранить неточности, повышая надежность в критически важных областях.
Трансформеры революционизируют НЛП благодаря эффективным механизмам самовнушения. Интеграция трансформаторов в компьютерное зрение сталкивается с проблемами масштабируемости, но многообещающие прорывы уже не за горами.
Такие достижения науки о данных, как Transformer, ChatGPT и RAG, меняют технологию. Понимание эволюции НЛП является ключевым для начинающих специалистов по работе с данными.
Достижения в области искусственного интеллекта позволили объединить НЛП и компьютерное зрение, что привело к появлению моделей создания подписей к изображениям, подобных той, что представлена в фильме «Покажи и расскажи». Эта модель сочетает в себе CNN для обработки изображений и RNN для создания текста, используя GoogLeNet и LSTM.
Языковые модели отлично справляются с различными задачами, но испытывают трудности с интерпретацией и созданием ASCII-искусства. Токенизация мешает LLM понять общую картину, что приводит к комичным неудачам вроде смайлика, принятого за математическое уравнение.
Мультимодальные вкрапления объединяют текстовые и графические данные в единую модель, позволяя использовать кросс-модальные приложения, такие как создание подписей к изображениям и модерация контента. CLIP согласовывает представления текста и изображения для классификации изображений по 0-кадрам, демонстрируя возможности общих пространств вкраплений.
Модели Medical LLM от John Snow Labs на Amazon SageMaker Jumpstart оптимизируют задачи медицинского языка, превосходя GPT-4o в резюмировании и ответах на вопросы. Эти модели повышают эффективность и точность работы медицинских работников, поддерживая оптимальный уход за пациентами и результаты медицинского обслуживания.
Реферат: Разработчик делится опытом внедрения модели NLP для обработки документов на чешском языке с упором на идентификацию сущностей. Модель была обучена на 710 PDF-документах с использованием ручной маркировки и для повышения эффективности избегала подходов на основе ограничительных рамок.
Реферат: Представляем новый подход GraphRAG для эффективного извлечения данных о коммерческих контрактах и создания агентов Q&A. Фокус на целевом извлечении информации и организации графа знаний повышает точность и производительность, что делает его пригодным для решения сложных юридических вопросов.
Говорят, что большие языковые модели (LLM) обладают «эмерджентными свойствами», но определение варьируется. Исследователи НЛП спорят о том, являются ли эти свойства обучаемыми или врожденными, что влияет на исследования и общественное восприятие.
Google Colab, интегрированный с инструментами генеративного искусственного интеллекта, упрощает кодирование на Python. Изучайте Python легко, без установки, благодаря доступным функциям Google Colab.
Токенизация имеет решающее значение в НЛП, чтобы соединить человеческий язык и машинное понимание, позволяя компьютерам эффективно обрабатывать текст. Крупные языковые модели, такие как ChatGPT и Claude, используют токенизацию для преобразования текста в числовые представления для получения осмысленных результатов.
Thomson Reuters Labs разработала эффективный процесс MLOps с помощью AWS SageMaker, ускоряя инновации в области искусственного интеллекта. Цель TR Labs - стандартизировать MLOps для создания более умных и экономичных инструментов машинного обучения.
RAG расширяет возможности приложений ИИ, объединяя LLM с данными, специфичными для конкретной области. Встраивание в текст имеет ограничения при ответе на сложные, абстрактные вопросы по всем документам.
Методы NLP улучшают объявления о сдаче жилья на Airbnb в Токио, извлекая ключевые слова и улучшая пользовательский опыт. Во второй части мы рассмотрим тематическое моделирование и предсказание текста для аренды недвижимости.
В PyTorch 2.0 появился torch.compile для более быстрого выполнения кода. AWS оптимизировала torch.compile для процессоров Graviton3, что привело к значительному увеличению производительности моделей NLP, CV и рекомендаций.
Использование LLM и GenAI может улучшить процесс дедупликации, повысив точность с 30 до почти 60 %. Этот инновационный метод полезен не только для данных о клиентах, но и для выявления дубликатов записей в других сценариях.
Трансформаторы, известные своей революцией в НЛП, теперь отлично справляются с задачами компьютерного зрения. Ознакомьтесь с архитектурами трансформатора зрения и автокодировщика с маской, обеспечивающими этот прорыв.
Amazon Bedrock использует модель Anthropic Claude 3 Haiku для расширенной обработки документов, предлагая масштабируемое извлечение данных с современными возможностями NLP. Решение упрощает рабочий процесс за счет обработки больших файлов и многостраничных документов, обеспечивая высокое качество результатов благодаря настраиваемым правилам и человеческому контролю.
Фишинг - это получение конфиденциальной информации по электронной почте. Amazon Comprehend Custom помогает обнаруживать попытки фишинга с помощью ML-моделей.
Краткое содержание: В этой серии блогов вы узнаете об адаптации доменов для LLM. Узнайте о тонкой настройке для расширения возможностей моделей и повышения их производительности.
BERT, разработанная Google AI Language, - это новаторская модель большого языка для обработки естественного языка. Ее архитектура и фокус на понимании естественного языка изменили ландшафт НЛП, вдохновив такие модели, как RoBERTa и DistilBERT.
ONNX Runtime на AWS Graviton3 повышает производительность ML-выводов на 65% благодаря оптимизированным ядрам GEMM. Бэкэнд MLAS обеспечивает ускорение операторов глубокого обучения для повышения производительности.
Stanford NLP представляет DSPy для разработки подсказок, переходя от ручного написания подсказок к модульному программированию. Новый подход направлен на оптимизацию подсказок для LLM, повышая надежность и эффективность.
Статья рассказывает о развитии векторных баз данных в интеграции ИИ, уделяя особое внимание системам Retrieval Augmented Generation (RAG). Компании хранят текстовые вкрапления в векторных базах данных для эффективного поиска, что вызывает опасения по поводу возможной утечки и несанкционированного использования данных.
Alida использовала модель Claude Instant компании Anthropic на Amazon Bedrock, чтобы в 4-6 раз улучшить утверждение темы в ответах на опросы, преодолев ограничения традиционного NLP. Amazon Bedrock позволил Alida быстро создать масштабируемый сервис для исследователей рынка, собирающий качественные данные с нюансами, выходящими за рамки вопросов с несколькими вариантами ответов.
В статье рассматривается эволюция моделей GPT, особое внимание уделяется улучшениям GPT-2 по сравнению с GPT-1, включая больший размер и возможности многозадачного обучения. Понимание концепций, лежащих в основе GPT-1, очень важно для осознания принципов работы более продвинутых моделей, таких как ChatGPT или GPT-4.
Рекомендательные системы приносят значительный доход: Amazon и Netflix в значительной степени полагаются на рекомендации продуктов. В этой статье рассматривается использование контролируемых словарей и LLM для улучшения моделей сходства в рекомендательных системах. Выяснилось, что контролируемый словарь улучшает результаты, а создание списка жанров с помощью LLM не представляет труда, но созда...
В статье рассматривается паттерн Retrieval Augmented Generation (RAG) для генеративных рабочих нагрузок ИИ с упором на анализ и обнаружение дрейфа встраивания. В ней рассматривается, как векторы встраивания используются для получения знаний из внешних источников и дополнения подсказок, а также объясняется процесс анализа дрейфа этих векторов с помощью анализа главных компонент (PCA).
Технология искусственного интеллекта способна преобразовывать изображения продуктов питания в рецепты, позволяя создавать персональные рекомендации, учитывать культурные особенности и автоматизировать процесс приготовления пищи. Этот инновационный метод сочетает в себе компьютерное зрение и обработку естественного языка для создания комплексных рецептов на основе изображений продуктов питания,...
Amazon Titan Text Embeddings - это модель встраивания текста, которая преобразует текст на естественном языке в числовые представления для поиска, персонализации и кластеризации. В ней используются алгоритмы вкрапления слов и большие языковые модели для выявления семантических связей и улучшения последующих задач NLP.
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 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.
Генеративный ИИ раскрыл потенциал ИИ, включая генерацию текста и кода. Одна из развивающихся областей - использование NLP для генерации SQL-запросов, что делает анализ данных более доступным для нетехнических пользователей.
2024 год может стать переломным моментом для музыкального ИИ благодаря прорывам в области генерации текста в музыку, музыкального поиска и чат-ботов. Однако эта область все еще отстает от речевого ИИ, и для революции в музыкальном взаимодействии с помощью ИИ необходимы достижения в области гибкого и естественного разделения источников.
Большая языковая модель Mixtral-8x7B от Mistral AI теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого развертывания. Благодаря многоязыковой поддержке и превосходной производительности Mixtral-8x7B является привлекательным выбором для приложений NLP, предлагая более высокую скорость вывода и более низкие вычислительные затраты.
Такие LLM, как Llama 2, Flan T5 и Bloom, необходимы для использования в разговорном ИИ, но для обновления их знаний требуется переобучение, что требует много времени и средств. Однако с помощью технологии Retrieval Augmented Generation (RAG), использующей Amazon Sagemaker JumpStart и векторную базу данных Pinecone, LLM можно развернуть и постоянно обновлять актуальную информацию, чтобы предотв...
Разговорный ИИ развивался с помощью генеративного ИИ и больших языковых моделей, но для точных ответов ему не хватает специальных знаний. Retrieval Augmented Generation (RAG) соединяет генеративные модели с внутренними базами знаний, позволяя создавать ИИ-помощников, ориентированных на конкретную область. Amazon Kendra и OpenSearch Service предлагают зрелые решения векторного поиска для реализ...
Обобщение данных играет важную роль в нашем мире, основанном на данных, позволяя экономить время и улучшать процесс принятия решений. Оно находит различные применения, включая агрегирование новостей, обобщение юридических документов и финансовый анализ. С развитием НЛП и ИИ такие техники, как экстрактивное и абстрактное обобщение, становятся все более доступными и эффективными.