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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Нещодавній сплеск публікацій про гаусове розбризкування, зокрема GaussianAvatars та MonoGaussianAvatar, революціонізує сферу цифрових людей. Гаусове розбризкування пропонує візуально приголомшливу якість, високу частоту кадрів і легке редагування, що робить його потужним методом для представлення 3D-сцен.
Операційний прискорювач машинного навчання PwC в Австралії, побудований на власних сервісах AWS, спрощує процес переходу моделей машинного навчання від розробки до масштабного розгортання. Прискорювач включає сім ключових інтегрованих можливостей, які забезпечують безперервну інтеграцію, безперервну доставку, безперервне навчання та безперервний моніторинг кейсів використання машинного навчання.
NVIDIA Studio представляє DLSS 3.5 для реалістичної візуалізації з трасуванням променів у D5 Render, покращуючи досвід редагування та підвищуючи частоту кадрів. Відомий художник Майкл Гілмор (Michael Gilmour) демонструє приголомшливі зимові країни чудес у довгих відео, пропонуючи глядачам спокій і розслаблення.
У статті досліджуються проблеми, з якими стикаються галузі, що не мають прогнозів у реальному часі, такі як фінанси, роздрібна торгівля, управління ланцюгами поставок та логістика. Вона висвітлює потенціал використання управління даними часових рядів MongoDB та Amazon SageMaker Canvas для подолання цих викликів та прийняття рішень на основі даних.
У 2023 році генеративний штучний інтелект штурмував технологічну індустрію, домінуючи в заголовках новин і викликаючи дискусії. На тлі появи фігур, пов'язаних зі штучним інтелектом, у нетехнічних людей виникає плутанина щодо того, кому довіряти, які продукти зі штучним інтелектом використовувати, і чи становить штучний інтелект загрозу їхньому життю та роботі. Крім того, невпинний темп дослідж...
Gemini - це сімейство великих моделей штучного інтелекту від Google, включаючи Ultra, Pro і Nano. У статті розглядається тестування Gemini-Pro за допомогою Google AI Studio, ноутбука Jupyter і Python, демонструються його можливості у створенні контенту та відповідях на запитання.