Створіть власний голосовий помічник для кодування, використовуючи відкриту велику мовну модель (LLM), таку як HuggingFace. Цей проект дозволяє вам взаємодіяти з LLM голосом, зберігаючи конфіденційність вашої роботи.
Дізнайтеся, як створювати графіки масштабування у matplotlib для покращення візуалізації даних, зосередившись на даних про кількість опадів у Техасі. У цьому підручнику представлено код-орієнтований підхід, який виділяє невеликий дощ, велику зливу та незначні опади.
У статті демонструється реалізація функції ArgSort() мовою C# з прикладами коду як для масивів, так і для списків. Підкреслюється наявність перевантаження C# Array.Sort(a,b), яке дозволяє сортувати на основі значень у масиві.
У статті обговорюється студентський проект автора щодо прогнозування врожайності сільськогосподарських культур та цін на них за допомогою різних статистичних методів, підкреслюється важливість вибору теми, що цікавить. Проект отримав високу оцінку, і автор дає поради для початку успішного проекту, включаючи проведення огляду літератури.
У статті обговорюється авторська реалізація оберненої матриці з використанням QR-розкладання та висвітлюються різні алгоритми та варіації, пов'язані з обчисленням оберненої матриці. Демонстрація демонструє обчислення оберненої матриці 4х4 та перевірку результату шляхом множення її на вихідну матрицю для отримання матриці тотожності.
Ця стаття досліджує механіку швидкого проектування у GPT-2, великій мовній моделі. Вона заглиблюється в те, як модель дізнається про світ через проекцію людського тексту і генерує текст на основі розподілу ймовірностей.
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.
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.
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.
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.