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.

 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

DeepL uses cookies. For further details, please read our Privacy Policy. Close Translator DeepL Pro For Business Why DeepL? API Apps FREE Login   Millions translate with DeepL every day. Popular: Spanish to English, French to English, and Japanese to English. Translation modes Translate text 32 languages Translate files .pdf, .docx, .pptx DeepL Write BETA AI-powered edits Translate tex...

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).

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,...

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.

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.

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...

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...