У статті обговорюється важливість визначення пріоритетів проектів у світі аналітики та пропонується використовувати ментальну модель для прийняття кращих рішень. Вона підкреслює ризики, пов'язані з проектами, а також необхідність враховувати вплив та часові обмеження при визначенні пріоритетів.
Гаусове розбризкування - це швидкий і зрозумілий метод представлення 3D-сцен без нейронних мереж, що набуває популярності у світі, одержимому моделями штучного інтелекту. Він використовує 3D-точки з унікальними параметрами для точної відповідності рендерингу відомим зображенням з набору даних, пропонуючи свіжу альтернативу складним і непрозорим методам, таким як NeRF.
У цій статті основна увага приділяється створенню аналітичної системи на базі LLM і навчанню її взаємодії з базами даних SQL. Автор також представляє ClickHouse як варіант бази даних з відкритим вихідним кодом для роботи з великими даними та аналітичних задач.
Навчання на великих мовних моделях (LLM) різко зросло в популярності з виходом таких популярних моделей, як Llama 2, Falcon і Mistral, але навчання в такому масштабі може бути складним завданням. Бібліотека паралельних моделей (SMP) Amazon SageMaker спрощує цей процес завдяки новим функціям, зокрема спрощеному користувацькому інтерфейсу, розширеній тензорно-паралельній функціональності та опти...
LoRA - це ефективний метод точного налаштування великих моделей, що дозволяє зменшити обчислювальні ресурси та час. Завдяки декомпозиції матриці оновлень LoRA пропонує такі переваги, як менший обсяг пам'яті, швидше навчання, можливість використання меншого апаратного забезпечення та масштабованість до більших моделей.
Велика мовна модель Mixtral-8x7B від Mistral AI тепер доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого розгортання. Завдяки багатомовній підтримці та чудовій продуктивності Mixtral-8x7B є привабливим вибором для додатків NLP, пропонуючи швидший висновок і нижчі обчислювальні витрати.
Amazon SageMaker JumpStart пропонує попередньо навчені фундаментальні моделі, такі як Llama-2 і Mistal 7B, для генеративних завдань, але часто потрібне точне налаштування. TruLens, інтегрований з Amazon Bedrock, забезпечує розширювану систему оцінювання для вдосконалення та ітерацій над великими мовними моделями (LLM).
Pandera, потужна бібліотека Python, сприяє підвищенню якості та надійності даних завдяки вдосконаленим методам валідації, включаючи застосування схем, настроювані правила валідації та безперешкодну інтеграцію з Pandas. Вона забезпечує цілісність та узгодженість даних, що робить її незамінним інструментом для науковців з даних.
Відмінний клієнтський досвід має вирішальне значення для диференціації бренду та зростання доходів, а 80% компаній планують інвестувати більше в CX. SageMaker Canvas та генеративний ШІ можуть революціонізувати сценарії дзвінків у контакт-центрах, підвищити ефективність, зменшити кількість помилок та покращити підтримку клієнтів.
Ця стаття містить вступ до розробки неангломовних систем RAG, зокрема поради щодо завантаження даних, сегментації тексту та моделей вбудовування. RAG змінює те, як організації використовують дані для інтелектуальних чат-ботів, але існує прогалина для менших мов.
У версії Nuke від Foundry розширено підтримку OpenUSD, що трансформує робочі процеси 3D-художників. OpenUSD слугує основою для безперешкодної співпраці між додатками, заощаджуючи час і спрощуючи передачу даних.
Провідні голоси в області експериментів пропонують тестувати все, але незручна правда про A/B-тестування розкриває його недоліки. Такі компанії, як Google, Amazon і Netflix, успішно впровадили A/B-тестування, але сліпе дотримання їхніх правил може призвести до плутанини і катастрофи для інших бізнесів.
Клієнти стикаються зі зростаючими загрозами безпеці та вразливостями в міру того, як розширюється їхній цифровий слід. Amazon Security Lake та Amazon SageMaker пропонують нове рішення, централізуючи та стандартизуючи дані про безпеку, використовуючи при цьому машинне навчання для виявлення аномалій.
Автономні машини в робототехніці продемонстрували свої можливості в 2023 році, серед яких варто відзначити розумну коляску зі штучним інтелектом від Glüxkind, систему mGripAI для пакування харчових продуктів від Soft Robotics і робота TM25S від Quanta для інспекції продукції, в усіх з яких використовуються технології NVIDIA.
Модель Llama Guard тепер доступна для Amazon SageMaker JumpStart, забезпечуючи захист вхідних і вихідних даних при розгортанні великих мовних моделей. Llama Guard - це загальнодоступна модель, яка допомагає розробникам захиститися від генерації потенційно ризикованих результатів, полегшуючи впровадження найкращих практик та вдосконалення відкритої екосистеми.