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 ...
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".
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.
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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Провідне розвідувальне агентство Великобританії попереджає, що з впровадженням штучного інтелекту зросте зловмисна кіберактивність, причому найбільшу загрозу становитимуть програми-вимагачі. ШІ знизить бар'єри для входу, дозволяючи як новачкам, так і досвідченим зловмисникам використовувати вразливості та ефективніше обходити засоби захисту.
У статті обговорюється алгоритм розкладання сингулярних значень (SVD) та авторський процес рефакторингу алгоритму Якобі з Наукової бібліотеки GNU на Python/NumPy. Автор перевіряє свою функцію SVD з нуля за допомогою функції np.linalg.svd() і підкреслює корисність SVD в класичній статистиці та машинному навчанні.
GeForce NOW піднімає рівень комп'ютерних ігор на мобільних пристроях завдяки підтримці високої роздільної здатності на Android, пропонуючи захоплюючий ігровий процес на ходу. Нові ігри, додані до бібліотеки, включають Stargate: Хранителі часу, Enshrouded та Metal: Hellsinger.