Генеративні моделі ШІ, такі як Claude 2 і Llama 2, можуть виконувати завдання на текстових даних, але як щодо мультимодальних даних? У цій статті представлено рішення з використанням моделі Amazon Titan Multimodal Embeddings та LLaVA 1.5 для виконання генеративних завдань над текстовими та візуальними елементами, включаючи таблиці та графіки, у слайд-деках.
Фахівці з науки про дані використали методи НЛП для аналізу дискусій на Reddit про депресію, досліджуючи гендерні табу щодо психічного здоров'я. Вони виявили, що класифікація за нульовим знімком дає кращі результати, ніж класифікація за навчальним планом. Вони виявили, що класифікація з нульового пострілу може легко давати результати, подібні до традиційного аналізу настроїв, спрощуючи процес ...
У статті в Microsoft Visual Studio Magazine розглядається реалізація оберненої матриці за допомогою Householder версії QR-алгоритму на C#. Демонстрація включає невеликий приклад з матрицею і перевіряє результат, обчислюючи обернену матрицю, помножену на вихідну матрицю.
У статті обговорюються труднощі реалізації коду інверсії матриці та представлено демонстрацію чотирьох різних функцій C#, що використовують різні алгоритми. Автор підкреслює складність і гнучкість алгоритмів LUP, QR і SVD, а також специфічний випадок використання алгоритму Холеського.
У цій статті досліджується складний взаємозв'язок між затримкою та пропускною здатністю при розгортанні великих мовних моделей (LLM) за допомогою Amazon SageMaker JumpStart. Бенчмаркінг LLM, таких як Llama 2, Falcon і Mistral, показує вплив архітектури моделі, конфігурації обслуговування, типу апаратного забезпечення екземплярів і паралельних запитів на продуктивність.
Дізнайтеся, як створювати та стилізувати осі вставок у matplotlib за допомогою цього підручника, який охоплює 4 способи створення вставок та 2 способи стилізації вставок масштабування за допомогою ліній-лідерів або кольорових накладок. Підручник також знайомить з бібліотекою outset для багатомасштабної візуалізації даних.
Як видно зі скріншотів, через ChatGPT відбувається витік приватних розмов, у тому числі облікових даних для входу та особистих даних. Витік інформації включає імена користувачів і паролі, пов'язані з системою підтримки аптечного порталу рецептурних ліків, що свідчить про серйозні проблеми з безпекою.
OpenAI та Common Sense Media об'єднали зусилля для створення рекомендацій та освітніх матеріалів про ШІ для батьків, педагогів і підлітків, включно із зручними для сімейного перегляду фільмами в магазині GPT OpenAI. Common Sense Media прагне допомогти підліткам і сім'ям безпечно використовувати ШІ, починаючи від рецензування фільмів і телепередач і закінчуючи створенням ШІ-помічників.
Atacama Biomaterials, стартап, що поєднує архітектуру, машинне навчання та хімічну інженерію, розробляє екологічно чисті матеріали з різними сферами застосування. Їхні технології дозволяють створювати бібліотеки даних і матеріалів за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання, виробляючи компостовані пластмаси та пакування з регіональних джерел.
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.
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.
Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування
Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...
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...
Вчені Массачусетського технологічного інституту розробили дві моделі машинного навчання - нейронну мережу "PRISM" та модель логістичної регресії - для раннього виявлення раку підшлункової залози. Ці моделі перевершили існуючі методи, виявивши 35% випадків у порівнянні зі стандартним рівнем виявлення 10%.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та компанії IBM розробили новий метод під назвою "глибокий фізичний сурогат" (PEDS), який поєднує в собі фізичний симулятор з низькою точністю та генератор нейронних мереж для створення сурогатних моделей складних фізичних систем на основі даних. Метод PEDS є доступним, ефективним і зменшує кількість необхідних навчальних даних щонайменше ...