Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий.

Оптимизация объявлений об аренде недвижимости с помощью НЛП

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.

Unleashing GenAI: ваше лучшее решение для обнаружения дубликатов

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.

Революционный ИИ: трансформаторы зрения и автокодировщики с маской

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.

Революционная обработка документов с помощью Amazon Bedrock

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.

BERT Demystified: Полное руководство с кодом

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.

Усиление NLP-интерпретации на AWS Graviton с помощью ONNX Runtime

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.

Оптимизируйте свои подсказки с помощью DSPy

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.

 Расшифровка тайны вкраплений текста

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.

Революционный анализ отзывов покупателей с помощью Amazon Bedrock

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.

Раскрытие возможностей GPT-2: восхождение многозадачных языковых моделей

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.

Улучшение рекомендаций по фильмам: Распутывание неструктурированных данных с помощью LLM и управляемых словарей

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...

Обнаружение дрейфа: Мониторинг изменений встраивания в LLM Amazon SageMaker JumpStart

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).

Использование возможностей текстовых вкраплений Amazon Titan: Революция в приложениях NLP и ML

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.

Преобразование изображений еды в рецепты: Сила искусственного интеллекта и FIRE

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,...

Раскрытие информации о психическом благополучии: Использование нулевой классификации для анализа настроения

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.

Раскрытие возможностей GPT-1: глубокое погружение в первую версию революционной языковой модели

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.

Unlocking Data Insights: Использование Text2SQL и генеративного ИИ

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.

Революционный музыкальный ИИ: 3 прорыва, которые стоит ожидать в 2024 году

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.

Представляем Mixtral-8x7B: развертывание мощной модели НЛП одним щелчком мыши на Amazon SageMaker JumpStart

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.

Раскрытие возможностей языковых моделей: Методы автоматического суммирования

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.

Усовершенствование интеллектуальных помощников по работе с документами на основе RAG: Расширение аналитических возможностей с помощью Amazon Bedrock

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...

Предотвращение галлюцинаций ИИ: Использование векторной базы данных Pinecone и Llama-2 для создания дополненного поиска

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...