Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Відкриваємо "чорну скриньку": ШІ в охороні здоров'я та схвалення FDA

У Клініці машинного навчання в охороні здоров'я ім. Абдула Латіфа Джаміля при Массачусетському технологічному інституті обговорили, чи потрібно повністю пояснювати "чорний ящик" процесу прийняття рішень щодо моделей ШІ для схвалення FDA. На заході також наголошувалося на необхідності освіти, доступності даних і співпраці між регуляторними органами та медичними працівниками у регулюванні ШІ в о...

Баланс між розвідкою та експлуатацією: Стратегія дашборду для менеджерів з аналітики

Розробники відеоігор з відкритим світом і менеджери з аналітики стикаються з проблемою балансування між розвідкою та експлуатацією. Щоб розв'язати цю проблему, вони можуть будувати альтернативні шляхи, пропонувати системи управління знаннями, розвивати онлайн-спільноти та постійно вдосконалюватися. Продавці, як і геймери, мають основні квести у вигляді конкретних показників, які їм потрібно ві...

Розблокування генерації шифрів: Методи тонкого налаштування ШІ, що перетворює текст на шифр

У цій статті досліджуються методи створення точних наборів даних для генерації запитів Cypher з тексту, використовуючи великі мовні моделі (LLM) і попередньо визначену граф-схему. Автор також згадує про поточний проект, метою якого є розробка всеосяжного набору даних для точного налаштування з використанням підходу "людина в циклі".

Створення надійного штучного інтелекту: покращення міркувань та надійності природної мови

Аспіранти Массачусетського технологічного інституту використовують теорію ігор для підвищення точності та надійності моделей природної мови, прагнучи узгодити достовірність моделі з її точністю. Перетворивши генерування мови на гру для двох гравців, вони розробили систему, яка заохочує правдиві та достовірні відповіді, водночас зменшуючи кількість галюцинацій.

Від авіації до штучного інтелекту: застосування стандартів безпеки для охорони здоров'я

Ризик смертності в авіації становить 0,11, що робить її одним з найбезпечніших видів транспорту. Вчені Массачусетського технологічного інституту розглядають авіацію як модель для регулювання ШІ в охороні здоров'я, щоб гарантувати, що маргіналізовані пацієнти не постраждають від упереджених моделей ШІ.

Розкриваємо силу складних речень: Як мозок реагує на незвичну мову

Нейробіологи з Массачусетського технологічного інституту виявили, що речення з незвичною граматикою або неочікуваним значенням викликають сильнішу реакцію в центрах обробки мови в мозку, тоді як прості речення майже не зачіпають ці ділянки. Дослідники використовували мережу штучної мови, щоб передбачити реакцію мозку на різні речення.

Переосмислення житла: Подолання нерівності через інноваційні дослідження

MIT Policy Hackathon об'єднує студентів та професіоналів з усього світу для вирішення суспільних проблем за допомогою інструментів генеративного ШІ, таких як ChatGPT. Команда-переможець "Ctrl+Alt+Defeat" фокусується на вирішенні кризи виселення в США.

Розкриваючи секрети ШІ: використання агентів ШІ для пояснення складних нейронних мереж

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...

Розкриття потенціалу GPT-1: глибоке занурення в першу версію революційної мовної моделі

У 2017 році Google Brain представив Transformer - гнучку архітектуру, яка перевершила існуючі підходи до глибокого навчання, і тепер використовується в таких моделях, як BERT і GPT. GPT, модель декодера, використовує завдання мовного моделювання для генерації нових послідовностей і дотримується двоетапної схеми попереднього навчання та точного налаштування.

Виявлення впливу контекстних вікон на моделі трансформаторів

У статті обговорюється важливість розуміння контекстних вікон у навчанні та використанні трансформерів, особливо з появою власних LLM і методів, таких як RAG. Досліджується, як різні фактори впливають на максимальну довжину контексту, яку може обробити трансформантна модель, і ставиться питання, чи завжди більше - це краще.

Захист генеративного ШІ: архітектура глибокого захисту для додатків LLM

Програми генеративного штучного інтелекту, що використовують великі мовні моделі (LLM), мають економічну цінність, але управління безпекою, конфіденційністю та дотриманням нормативних вимог має вирішальне значення. Ця стаття містить рекомендації щодо усунення вразливостей, впровадження найкращих практик безпеки та побудови стратегій управління ризиками для додатків генеративного ШІ.

Розкриття потенціалу рецептів даних за допомогою LLM

У цій статті досліджуються обмеження використання великих мовних моделей (ВММ) для аналізу діалогових даних і пропонується методологія "рецептів даних" як альтернатива. Методологія дозволяє створювати бібліотеку рецептів даних для багаторазового використання, покращуючи час відгуку і забезпечуючи внесок спільноти.

OpenAI представила потенційне рішення проблеми "лінощів" ШІ в моделі ChatGPT-4

OpenAI представила оновлення моделей штучного інтелекту ChatGPT, вирішивши проблему "лінощів" у GPT-4 Turbo і запустивши нову модель GPT-3.5 Turbo за нижчою ціною. Користувачі повідомляли про зниження глибини виконання завдань у ChatGPT-4, що спонукало OpenAI відреагувати на це.

Створіть власного АІ-помічника за допомогою OpenAI GPT: Покрокова інструкція

OpenAI випустила простий у використанні веб-інструмент для створення власних ШІ-помічників без кодування, який вимагає лише облікового запису Google або Microsoft і підписки OpenAI Plus на 20 доларів на місяць. Користувачі можуть персоналізувати ім'я, зображення, тон і стиль взаємодії свого ШІ-помічника, а також розширити його знання, завантаживши певні документи.

Розкриття потенціалу LLM-додатків: Уроки та стратегії успіху

Розробка LLM-додатків може бути як захоплюючою, так і складною справою, адже потрібно враховувати безпеку, продуктивність і вартість. Починаючи з додатків з низьким рівнем ризику і приймаючи політику "Спочатку дешевий LLM", ви можете зменшити ризики і скоротити обсяг роботи, необхідний для запуску.