Підказки LLM показують крихкість відповідей ШІ. Експеримент з GPT-4o від OpenAI показав 55% точність у порівнянні з оригінальною підказкою.
Синтетичні дані викликають занепокоєння щодо колапсу моделей при розробці ШІ, але дослідження можуть не відображати реальні практики та досягнення. Відсутність стандартних методів пом'якшення наслідків і контролю якості в дослідженні обмежує його застосовність до галузевих сценаріїв.
Інформаційно-пошукові системи розвиваються завдяки рішенням зі штучним інтелектом, таким як Amazon Transcribe та Amazon Bedrock, для ефективного пошуку аудіофайлів у великих масштабах. Ці сервіси спрощують процес транскрибування аудіо, каталогізації контенту та створення вбудовувань для зручного пошуку.
Мережі ШІ мають вирішальне значення для широкомасштабного розподіленого навчання в Meta, використовуючи RDMA через Ethernet для високопродуктивного зв'язку. Спеціалізовані мережі центрів обробки даних вміщують тисячі графічних процесорів для різних робочих навантажень ШІ, забезпечуючи надійний транспорт з низькою затримкою.
RAG поєднує в собі моделі пошуку та фундаментальні моделі для потужних систем відповідей на запитання. Автоматизуйте розгортання RAG за допомогою Amazon Bedrock та AWS CloudFormation для безперешкодного налаштування.
Великі мовні моделі (ВММ) збільшуються в розмірах для отримання кращих результатів, але при цьому зростають обчислювальні вимоги. Спекулятивна вибірка підвищує ефективність завдяки паралельній перевірці декількох токенів, що покращує використання апаратних ресурсів.
Підроблений штучний вокал, зокрема Дональда Трампа, руйнує сцену клатчу в Монтего-Бей, викликаючи дебати про майбутнє культури. Використання вокалістів зі штучним інтелектом кидає виклик автентичності та оригінальності в історичній традиції Sumfest Global Sound Clash.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як побудувати 124M GPT2 модель за допомогою Jax для ефективного навчання, порівняти її з Pytorch та дослідити ключові можливості Jax, такі як JIT-компіляція та Autograd. Відтворіть NanoGPT за допомогою Jax та порівняйте кількість токенів/сек навчання на декількох графічних процесорах між Pytorch та Jax.
Вплив штучного інтелекту на суспільство спонукає до запитання: Як зробити так, щоб ШІ приносив користь людству? Вивчення зв'язку між процвітанням людства та розвитком штучного інтелекту виявляє потребу в суспільній інфраструктурі, яка сприятиме добробуту.
LLM можуть передбачати метадані для гуманітарних наборів даних без точного налаштування, пропонуючи ефективні та точні результати. GPT-4o демонструє перспективність у прогнозуванні тегів і атрибутів HXL, спрощуючи обробку даних для гуманітарних зусиль.
ChatGPT Сема Альтмана привертає увагу світової спільноти, викликаючи манію штучного інтелекту. Але вчений попереджає про небезпеку, яку несуть Альтман і ШІ.
Деніел Бедінгфілд стверджує, що штучний інтелект - це майбутнє музики, і попереджає, що "неолуддити" ризикують залишитися позаду з розвитком технологій. Такі артисти, як Біллі Ейліш і Кеті Перрі, висловлювали занепокоєння щодо впливу ШІ на творчість.
Сучасний ландшафт інженерії даних відходить від простоти, нехтуючи принципами Unix. Unix-подібні системи пропонують елегантні абстракції даних у вигляді файлів, але бази даних ускладнюють доступ до них за допомогою інтерфейсів SQL.
Представляємо вам Friend: ШІ-компаньйон, який можна носити з собою, вартістю 99 доларів, який записує взаємодію та надсилає текстові повідомлення, пропонуючи товариство та підтримку. Це "тамагочі з душею" з'явиться на ринку на початку 2025 року, він уважно слухатиме без жодних прохань про допомогу в пересуванні чи відвідуванні моновистав.
Дзвінки про прибутки є життєво важливими для інвесторів; генеративний ШІ може спростити створення сценаріїв для нових кварталів. Amazon Bedrock спрощує створення та масштабування додатків зі штучним інтелектом завдяки моделям, що налаштовуються.