Трансформаторні LLM просунулися у виконанні завдань, але залишаються чорними скриньками. Нова стаття Anthropic про трасування ланцюгів має на меті розкрити внутрішню логіку LLM для інтерпретації.
ML-моделі повинні працювати у виробничому середовищі, яке може відрізнятися від локальної машини. Контейнери Docker допомагають забезпечити запуск моделей будь-де, покращуючи відтворюваність та співпрацю для науковців з даних.
Дональд Трамп підписує укази про стимулювання вугільної промисловості, викликаючи критику з боку екологів за ігнорування рішень щодо чистої енергії. Цей крок розглядається як задоволення попиту на електроенергію для центрів обробки даних, штучного інтелекту та електромобілів, але критики називають його регресивним.
Організації звертаються до синтетичних даних, щоб орієнтуватися на правила конфіденційності та дефіцит даних при розробці ШІ. Amazon Bedrock пропонує безпечну, відповідну вимогам і високоякісну генерацію синтетичних даних для різних галузей, вирішуючи проблеми та розкриваючи потенціал процесів, керованих даними.
Штучний інтелект у креативних індустріях порівнюють з фортепіано, потенціал штучного інтелекту в мистецтві ставлять під сумнів. Листівка Reform UK критикує збір сміття, пропонує наймати більше ботаніків для місцевих служб.
Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та наскрізні робочі процеси RAG для створення точних генеративних додатків ШІ. Використовуйте структури папок S3 і фільтрацію метаданих для ефективної сегментації даних у єдиній базі знань, забезпечуючи належний контроль доступу між різними бізнес-підрозділами.
NVIDIA висвітлює досягнення фізичного ШІ під час Національного тижня робототехніки, демонструючи технології, що формують інтелектуальні машини в різних галузях. IEEE відзначає дослідників NVIDIA за новаторську роботу в області масштабованого навчання роботів, навчання з підкріпленням у реальному світі та втіленого ШІ.
Amazon Bedrock тепер пропонує кешування підказок з моделями Claude 3.5 Haiku та Claude 3.7 Sonnet від Anthropic, що зменшує затримку до 85% та витрати на 90%. Позначайте певні частини підказок, які потрібно кешувати, оптимізуючи обробку вхідних токенів і максимізуючи економію коштів.
Автоматизовані моделі оцінки (AVM) використовують штучний інтелект для прогнозування вартості житла, але невизначеність може призвести до дорогих помилок. AVMU кількісно оцінює надійність прогнозів, допомагаючи приймати більш розумні рішення при купівлі нерухомості.
Навчання еволюційної оптимізації для Kernel Ridge Regression є перспективним, але обмежується точністю 90-93% через проблеми з масштабуванням. Традиційна матрична інверсна техніка перевершує за точністю та швидкістю.
Автори критикують Meta за використання їхніх творів для навчання ШІ, але хіба творчість не будується на ідеях минулого? Приклади Мак'юена та Орвелла показують, що митці завжди черпали натхнення в інших. Видавничу індустрію звинувачують у тому, що вона випускає книжки-копії, які імітують успішні тренди.
Нове коло зі штучним інтелектом від Meta у WhatsApp викликає страх і лють серед користувачів, викликаючи занепокоєння щодо приватності та стеження в метапросторі. Користувачі запитують, чи не торгують вони мимоволі своїми даними заради зручності, наголошуючи на важливості читання умов та положень.
Lumi, австралійський фінтех-кредитор, використовує Amazon SageMaker AI для надання швидких кредитних рішень з точною кредитною оцінкою. Вони поєднують машинне навчання з людськими судженнями для ефективного і точного управління ризиками.
Великі мовні моделі (ВММ) можуть бути точно налаштовані за допомогою навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку від людини для узгодження з уподобаннями користувача. Цей метод, відомий як супервирівнювання, дозволяє LLM налаштовувати параметри безпосередньо до наборів даних, оминаючи потребу в послугах людського анотування.
Amazon Bedrock Evaluations тепер пропонує загальний доступ до функцій оцінювання LLM-as-a-judge та RAG, а також нові можливості BYOI для зовнішніх систем RAG. Нові метрики цитування дають глибше розуміння точності та релевантності системи RAG, оптимізуючи продуктивність та якість ШІ.