У статті обговорюється запуск ChatGPT і зростання популярності генеративного ШІ. Висвітлюється створення веб-інтерфейсу під назвою Chat Studio для взаємодії з фундаментальними моделями в Amazon SageMaker JumpStart, включаючи Llama 2 і Stable Diffusion. Це рішення дозволяє користувачам швидко випробувати розмовний ШІ та покращити користувацький досвід завдяки інтеграції з медіа.
MLOps має важливе значення для інтеграції моделей машинного навчання в існуючі системи, а Amazon SageMaker пропонує такі функції, як конвеєри та реєстр моделей, щоб спростити цей процес. У цій статті наведено покрокову інструкцію зі створення власних шаблонів проектів, які інтегруються з GitHub та GitHub Actions, що дозволяє ефективно співпрацювати та розгортати моделі машинного навчання.
Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...
Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.
Метью Шварц (Mathew Schwartz), доцент Технологічного інституту Нью-Джерсі, використовує NVIDIA Omniverse та OpenUSD, щоб допомогти дизайнерам вирішити проблему доступності при проектуванні будівель. Команда Шварца розробила код з відкритим вихідним кодом, який генерує складний графік доступності, забезпечуючи зворотній зв'язок з рухами людини та витратами енергії. За допомогою Omniverse дизайн...
3D-художник Moonshine Studio Ерік Чанг (Eric Chiang) створює віртуального асистента на ім'я NANA зі штучним інтелектом, використовуючи можливості GPU-прискорення та відеокарту GeForce RTX 4090. Драйвери NVIDIA Studio тепер підтримують плагін Reallusion iClone AccuFACE та інші вдосконалення, а конкурс #WinterArtChallenge запрошує художників ділитися своїми творіннями на зимову тематику, щоб отр...
GeForce NOW додає 17 нових ігор, включаючи The Day Before і Avatar: Frontiers of Pandora, і тепер понад 500 ігор підтримують RTX ON. Учасники програми Ultimate можуть випробувати кінематографічну трасування променів і стрімінг з роздільною здатністю до 4K, в той час як учасники програми Priority можуть будувати і виживати в 1080p і 60 кадрів в секунду.
NVIDIA святкує 500 ігор і додатків з підтримкою RTX, революціонізуючи ігрову графіку та продуктивність. Технології трасування променів і DLSS змінили візуальну точність і підвищили продуктивність у таких іграх, як Cyberpunk 2077 і Minecraft RTX.
Спектральна кластеризація - це складна техніка машинного навчання, яка виявляє закономірності в даних. Її реалізація включає в себе обчислення матриць афінності та лапласіанських матриць, власних векторів та виконання кластеризації за методом k-середніх.
Проекти збору даних часто не досягають реального впливу через такі макроелементи, як наявність даних, набір навичок, часові рамки, організаційна готовність та політичне середовище. Наявність і доступність відповідних даних має фундаментальне значення, і якщо дані є недосяжними, доцільність проекту слід переглянути.
LM Studio - це інструмент, який дозволяє локально використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-x, LLaMA-x та Orca-x, пропонуючи чистий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для дослідження моделей та виконання завдань на міркування. Однак його творець і потенційні зв'язки з іншими компаніями залишаються незрозумілими.
У нашому світі, де панують дані, узагальнення має важливе значення, заощаджуючи час і покращуючи процес прийняття рішень. Він має різні застосування, включаючи агрегацію новин, узагальнення юридичних документів і фінансовий аналіз. З розвитком НЛП і штучного інтелекту такі методи, як екстрактивне та абстрактне узагальнення, стають все більш доступними та ефективними.
Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.