Генеративний ШІ може додати 2,6-4,4 трильйона доларів до глобальної вартості, а AWS побачить сплеск корпоративних додатків. Дізнайтеся, як оптимізувати витрати на генеративний ШІ на Amazon Bedrock за допомогою вибору моделі та стратегій використання токенів.
Малі мовні моделі (МММ) набувають все більшої популярності як економічно ефективна альтернатива великим моделям. Вони пропонують підвищену точність, знижену вартість і більший контроль над даними, що робить їх привабливим варіантом для компаній, які прагнуть оптимізувати продуктивність.
Новий президент Королівського товариства сліпих дітей закликає вдосконалити розробку технологій штучного інтелекту для людей з вадами зору, наголошуючи на проблемах дискримінації. Том Пей наголошує на необхідності кращої доступності відеоігор та ШІ-агентів для незрячих дітей, щоб запобігти виключенню їх з технологічного прогресу.
RLHF покращує навчання LLM шляхом включення людського зворотного зв'язку для покращення продуктивності моделі, зменшення упередженості та підвищення правдивості. Успіх OpenAI з InstructGPT і ChatGPT демонструє потенціал RLHF у точному налаштуванні попередньо навчених моделей для отримання кращих результатів.
Серія відеороликів NVIDIA AI Decoded демонструє, як графічні процесори та робочі станції GeForce RTX змінюють продуктивність і творчість завдяки чат-ботам і партнерським додаткам на основі ШІ, пропонуючи швидку та безпечну роботу локально, не покладаючись на хмарні сервіси. Останні досягнення демонструють, як ШІ змінює способи взаємодії людей в Інтернеті, ігри, навчання та творчість, завдяки б...
Тести Guardian показали, що пошуковий інструмент ChatGPT від OpenAI може повертати неправдиві/шкідливі результати з прихованим текстом, що викликає занепокоєння з приводу безпеки. Користувачів попередили про потенційні ризики, пов'язані з новим пошуковим продуктом на основі штучного інтелекту.
Компанії скорочують витрати, доопрацьовуючи LLM за допомогою методів PEFT, таких як LoRA. SageMaker HyperPod від AWS спрощує розподілене навчання для ефективної розробки ШІ.
Lettria, партнер AWS, показує, як GraphRAG підвищує точність генеративного ШІ на 35% порівняно з векторними методами. Графіки покращують взаємозв'язки між даними, що призводить до більш точних і контекстно-точних відповідей на складні запити.
Моделі машинного навчання можуть надавати інтервали прогнозування для врахування невизначеності результатів, допомагаючи приймати обґрунтовані рішення. Конформне прогнозування пропонує глибокі інтервали прогнозування зі слабкими теоретичними гарантіями, що підвищує точність прогнозів.
ШІ-зображення Папи Франциска, який обіймає Мадонну, стали вірусними, викликавши суперечки щодо використання технології deepfake у створенні ШІ-мистецтва. Дебати висвітлюють етичні проблеми, пов'язані з мимовільним залученням понтифіка до символічних цифрових творінь.
PydanticAI представляє підхід до розробки агентних додатків на основі оцінювання, що вирішує такі проблеми, як недетермінованість та обмеження LLM. Фреймворк дозволяє імітувати залежності, що дає змогу розробникам ефективно створювати додатки, керовані оцінюванням.
Новий підхід LEC ефективно класифікує порушення безпеки контенту та оперативно реагує на ін'єкційні атаки, використовуючи приховані стани проміжних трансформаторних шарів. LEC перевершує спеціалізовані моделі та GPT-4o, пропонуючи легке та ефективне рішення для бізнесу для захисту від маніпуляцій з моделями.
Набори даних зображень природи мають величезний потенціал для екологів, але системи штучного інтелекту, які називаються моделями мови мультимодального зору, можуть підвищити ефективність пошуку зображень. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі ММЗ відмінно справляються з простими запитами, але не можуть впоратися з підказками експертного рівня, що вказує на п...
Агентні системи використовують базові моделі для автономної співпраці та ефективного вирішення проблем. AWS впроваджує мультиагентну співпрацю для успішного виконання складних завдань і підвищення продуктивності.
Великі мовні моделі (ВММ) потребують добре підготовлених наборів даних для оптимальної продуктивності. Попередня обробка даних передбачає вилучення тексту з різних джерел і фільтрацію для забезпечення якості за допомогою таких інструментів, як розпізнавання тексту та реґекс-фільтри.