Невід'ємна матрична факторизація (НМФ) знаходить матриці W і H для апроксимації вихідної матриці V. Результати показують, що НМФ є специфічною для конкретних сценаріїв, а не загальною методикою.
Генеративні моделі ШІ, такі як Amazon Bedrock, трансформують розробку програмного забезпечення, автоматизуючи генерацію коду та підвищуючи ефективність. За допомогою Amazon Bedrock розробники можуть використовувати базові моделі провідних AI-компаній для створення додатків генеративного ШІ, оптимізуючи життєвий цикл розробки програмного забезпечення.
Лінгвістка Емілі Бендер і комп'ютерний науковець Тімніт Гебру критикують мовні моделі як "стохастичних папуг", яким бракує справжнього розуміння. Авторегресивні моделі, такі як GPT-4, борються з базовим узагальненням, демонструючи "прокляття реверсії" у відповідях на прості запитання.
Старшокласниця Селін Алара Орнек використовує NVIDIA Jetson for edge AI для створення роботів-поводирів для людей з вадами зору, щоб запобігти булінгу та допомогти моніторингу здоров'я за допомогою сповіщень у реальному часі. Орнек, розробник робототехніки-самоучка зі Стамбула, отримала світове визнання за свої інноваційні проекти і планує розгортати IC4U в розумних містах, використовуючи плат...
RAG поєднує в собі моделі пошуку та фундаментальні моделі для потужних систем відповідей на запитання. Автоматизуйте розгортання RAG за допомогою Amazon Bedrock та AWS CloudFormation для безперешкодного налаштування.
Великі мовні моделі (ВММ) збільшуються в розмірах для отримання кращих результатів, але при цьому зростають обчислювальні вимоги. Спекулятивна вибірка підвищує ефективність завдяки паралельній перевірці декількох токенів, що покращує використання апаратних ресурсів.
Інформаційно-пошукові системи розвиваються завдяки рішенням зі штучним інтелектом, таким як Amazon Transcribe та Amazon Bedrock, для ефективного пошуку аудіофайлів у великих масштабах. Ці сервіси спрощують процес транскрибування аудіо, каталогізації контенту та створення вбудовувань для зручного пошуку.
Синтетичні дані викликають занепокоєння щодо колапсу моделей при розробці ШІ, але дослідження можуть не відображати реальні практики та досягнення. Відсутність стандартних методів пом'якшення наслідків і контролю якості в дослідженні обмежує його застосовність до галузевих сценаріїв.
Підроблений штучний вокал, зокрема Дональда Трампа, руйнує сцену клатчу в Монтего-Бей, викликаючи дебати про майбутнє культури. Використання вокалістів зі штучним інтелектом кидає виклик автентичності та оригінальності в історичній традиції Sumfest Global Sound Clash.
Бінарна класифікація Winnow призначена для бінарних предикторних змінних і міток. Приклад з використанням модифікованого набору даних UCI про спам в електронній пошті демонструє унікальний алгоритм Winnow в дії.
Ілон Маск подав до суду на генерального директора OpenAI Сема Альтмана, звинувативши його в маніпуляціях зі співзасновництвом компанії. Судова битва розгорілася з новим позовом до суду Північної Каліфорнії.
Підказки LLM показують крихкість відповідей ШІ. Експеримент з GPT-4o від OpenAI показав 55% точність у порівнянні з оригінальною підказкою.
Мережі ШІ мають вирішальне значення для широкомасштабного розподіленого навчання в Meta, використовуючи RDMA через Ethernet для високопродуктивного зв'язку. Спеціалізовані мережі центрів обробки даних вміщують тисячі графічних процесорів для різних робочих навантажень ШІ, забезпечуючи надійний транспорт з низькою затримкою.
ШІ може створювати зображення і звуки одночасно, наприклад, гавкіт коргі. Дослідники з Мічиганського університету вивчають цю революційну концепцію.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як побудувати 124M GPT2 модель за допомогою Jax для ефективного навчання, порівняти її з Pytorch та дослідити ключові можливості Jax, такі як JIT-компіляція та Autograd. Відтворіть NanoGPT за допомогою Jax та порівняйте кількість токенів/сек навчання на декількох графічних процесорах між Pytorch та Jax.