OpenAI планує створити суспільно корисну корпорацію для управління своїм зростаючим бізнесом, щоб послабити обмеження, накладені її неприбутковою материнською компанією. Компанія, відома завдяки ChatGPT, шукає більше капіталу, ніж очікувалося, що викликало чутки про перехід до комерційної моделі.
Джеффрі Хінтон попереджає про 10-20% ймовірність того, що штучний інтелект може призвести до вимирання людства через 30 років через швидкий технологічний прогрес. Нобелівський лауреат висловлює занепокоєння прискореними темпами змін у сфері штучного інтелекту.
Розуміння функцій втрат має вирішальне значення для навчання нейронних мереж. Перехресна ентропія допомагає кількісно оцінити відмінності в розподілі ймовірностей, що допомагає у виборі моделі.
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.
Аналітики Deutsche Bank підкреслюють потенційний вплив штучного інтелекту на продуктивність праці в найближчі 25 років. Державний борг США стрімко зріс з 1999 року, і, за прогнозами, до 2050 року співвідношення боргу до ВВП становитиме 160%.
У великих мовних моделях використовується м'яка максимальна увага, але вона вимагає значних обчислень. Лінійна увага пропонує рішення, яке зменшує складність до O(Nd²).
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.
Компанії скорочують витрати, доопрацьовуючи LLM за допомогою методів PEFT, таких як LoRA. SageMaker HyperPod від AWS спрощує розподілене навчання для ефективної розробки ШІ.
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.
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.
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.
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.
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.
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.