Революція ШІ повертається до геймерів і творців контенту з реалістичними персонажами та новими графічними процесорами, оскільки NVIDIA займає центральне місце на CES. NVIDIA представляє генеративні моделі ШІ для цифрових аватарів і оголошує про партнерство з найбільшими розробниками.
Клієнти AWS у сфері охорони здоров'я, фінансів та державного сектору тепер можуть отримувати цінну інформацію з документів, що зберігаються в Amazon S3, за допомогою інтелектуальної обробки документів (IDP) AWS із сервісами штучного інтелекту, такими як Amazon Textract. Пропонується два рішення: скрипт на Python для швидкої обробки та розгортання під ключ за допомогою AWS CDK для відмовостійко...
Основні тези статті: Руйнівне тестування нейронних мереж та архітектур ML для підвищення надійності. Абляційне тестування визначає критичні частини, зменшує складність і підвищує відмовостійкість. Три типи абляційних тестів: нейронне, функціональне та вхідне абляційне тестування.
Data scientists часто не беруть до уваги важливість комунікації. Уникайте використання технічного жаргону, натомість пояснюйте складні поняття повсякденною мовою. Використовуйте реальні приклади, щоб зробити абстрактні ідеї більш зрозумілими.
LLM страждають від масштабних неточностей, що заважає підприємствам впроваджувати генеративний ШІ. Незважаючи на ризики, трансформаційний потенціал генеративного ШІ очевидний, і організації повинні визначити пріоритети у своїй базі даних, щоб ефективно інтегрувати його.
У 2024 році команди, що працюють з даними, зіткнуться з новою реальністю, в якій вони повинні бути орієнтованими на рентабельність інвестицій та ефективними, в той час як фінансування та зростання значно скоротилися за останні роки. Щоб зорієнтуватися в цій ситуації, фахівці з даних повинні шукати зворотний зв'язок із зацікавленими сторонами та визначати сфери для вдосконалення, щоб відповідат...
ChatGPT, велика мовна модель, досягла значного прогресу у використанні інструментів та міркуваннях: дослідники оснастили її зовнішніми інструментами, такими як інтерпретатори коду та пошукові системи, а також досліджували її внутрішні можливості міркування. Сплеск статей про мовні моделі у 2023 році відображає зацікавленість спільноти та потенціал для практичного застосування.
На початку 00-х Джефф Хінтон представив алгоритм контрастної дивергенції, що дозволяє навчати обмежену машину Больцмана. Гармонії, або обмежені машини Больцмана, - це нейронні мережі, що працюють з бінарними даними, з видимими і прихованими блоками, і є корисними для моделювання дискретних даних.
Співпраця Wipro з AWS допомагає організаціям долати труднощі в управлінні ізольованими рішеннями в галузі науки про дані, пропонуючи автоматизацію, масштабованість і якість моделей. Впроваджуючи Amazon SageMaker, компанія Wipro вирішує проблеми співпраці, масштабованості, MLOps та повторного використання для своїх клієнтів.
Midjourney випустила альфа-версію моделі синтезу зображень, Midjourney v6, в якій шанувальники відзначають більшу деталізацію та інший підхід до підказок. Критики все ще незадоволені суперечливою практикою навчання моделей за допомогою створених людиною творів мистецтва, отриманих без дозволу.
Генеративний ШІ розкрив потенціал ШІ, включаючи генерацію тексту і коду. Одним з напрямків розвитку є використання NLP для створення SQL-запитів, що робить аналіз даних більш доступним для нетехнічних користувачів.
GenAI користується високим попитом, але створення моделі, яка підвищує цінність бізнесу, є складним завданням. Швидка інтеграція не вирішить проблему, а диференціація є ключовим фактором. Високоякісні власні дані - це диференціатор успіху GenAI.
Другий за величиною мобільний оператор Іспанії Orange España зазнав значних перебоїв у роботі через порушення безпеки, коли невідома особа отримала слабкий пароль і отримала доступ до облікового запису, що керує інтернет-трафіком компанії. Порушення сталося, коли зловмисник увійшов до облікового запису RIPE NCC компанії Orange, використовуючи пароль "ripeadmin".
LLM Orca-2 від Microsoft є значною розробкою, яка демонструє можливість створення ефективних, невеликих, тонко налаштованих мовних моделей. Використання синтетичних навчальних даних, згенерованих іншими LLM, є захоплюючою концепцією зі значними наслідками для майбутнього.
Дізнайтеся, як досягти ефективності параметрів при точному налаштуванні за допомогою LoRA, включаючи стратегії адаптації лінійних модулів та оптимізації швидкості навчання. У цій статті розглядаються свідомі дизайнерські рішення, які можуть покращити продуктивність моделі, використання пам'яті графічного процесора та швидкість навчання, пропонуючи більш глибоке розуміння та більший контроль.