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.

Оптимізація управління життєвим циклом науки про дані за допомогою AWS та Wipro

Співпраця Wipro з AWS допомагає організаціям долати труднощі в управлінні ізольованими рішеннями в галузі науки про дані, пропонуючи автоматизацію, масштабованість і якість моделей. Впроваджуючи Amazon SageMaker, компанія Wipro вирішує проблеми співпраці, масштабованості, MLOps та повторного використання для своїх клієнтів.

Розкриття потенціалу: Прориви у використанні інструментів та обґрунтуванні у 2023 році

ChatGPT, велика мовна модель, досягла значного прогресу у використанні інструментів та міркуваннях: дослідники оснастили її зовнішніми інструментами, такими як інтерпретатори коду та пошукові системи, а також досліджували її внутрішні можливості міркування. Сплеск статей про мовні моделі у 2023 році відображає зацікавленість спільноти та потенціал для практичного застосування.

Unleashing Midjourney v6: Досліджуючи межі деталей

Midjourney випустила альфа-версію моделі синтезу зображень, Midjourney v6, в якій шанувальники відзначають більшу деталізацію та інший підхід до підказок. Критики все ще незадоволені суперечливою практикою навчання моделей за допомогою створених людиною творів мистецтва, отриманих без дозволу.

Розкриваючи силу гармоній: Основи вивчення дискретних даних

На початку 00-х Джефф Хінтон представив алгоритм контрастної дивергенції, що дозволяє навчати обмежену машину Больцмана. Гармонії, або обмежені машини Больцмана, - це нейронні мережі, що працюють з бінарними даними, з видимими і прихованими блоками, і є корисними для моделювання дискретних даних.

Microsoft's Orca-2 LLM: Революційні мовні моделі з синтетичними даними

LLM Orca-2 від Microsoft є значною розробкою, яка демонструє можливість створення ефективних, невеликих, тонко налаштованих мовних моделей. Використання синтетичних навчальних даних, згенерованих іншими LLM, є захоплюючою концепцією зі значними наслідками для майбутнього.

Розкриття потенціалу GenAI: 5 прописних істин для технологічних лідерів

GenAI користується високим попитом, але створення моделі, яка підвищує цінність бізнесу, є складним завданням. Швидка інтеграція не вирішить проблему, а диференціація є ключовим фактором. Високоякісні власні дані - це диференціатор успіху GenAI.

Розблокування інсайтів даних: Використання Text2SQL та генеративного штучного інтелекту

Генеративний ШІ розкрив потенціал ШІ, включаючи генерацію тексту і коду. Одним з напрямків розвитку є використання NLP для створення SQL-запитів, що робить аналіз даних більш доступним для нетехнічних користувачів.

Катастрофа мобільного оператора №2 в Іспанії: Сила слабкого пароля

Другий за величиною мобільний оператор Іспанії Orange España зазнав значних перебоїв у роботі через порушення безпеки, коли невідома особа отримала слабкий пароль і отримала доступ до облікового запису, що керує інтернет-трафіком компанії. Порушення сталося, коли зловмисник увійшов до облікового запису RIPE NCC компанії Orange, використовуючи пароль "ripeadmin".

Розкриття потенціалу LoRA: навігація на шляху до ефективного управління параметрами

Дізнайтеся, як досягти ефективності параметрів при точному налаштуванні за допомогою LoRA, включаючи стратегії адаптації лінійних модулів та оптимізації швидкості навчання. У цій статті розглядаються свідомі дизайнерські рішення, які можуть покращити продуктивність моделі, використання пам'яті графічного процесора та швидкість навчання, пропонуючи більш глибоке розуміння та більший контроль.

Заповнюючи прогалину: погляд хірурга на штучний інтелект в охороні здоров'я

У статті обговорюється зростаючий розрив між клінічною практикою і дослідженнями ШІ в охороні здоров'я, підкреслюється недостатня участь і співпраця клініцистів. Вона підкреслює необхідність практичного підходу до виявлення актуальних проблем і оцінки того, чи може ШІ розробити кращі рішення в охороні здоров'я.

Прискорення до світлого майбутнього: Новорічне місто на тему NVIDIA від Blendeered

Педро Соарес (Pedro Soares), він же Blendeered, демонструє свою приголомшливу новорічну анімацію на тему NVIDIA, підкреслюючи силу технологічних інновацій та вплив NVIDIA Studio на створення контенту. Використовуючи Blender і графічний процесор NVIDIA GeForce RTX 4090, Blendeered створює футуристичну міську сцену з рендерингом у реальному часі, трасуванням променів OptiX і інструментами на осн...

Штучний інтелект вдихнув нове життя в раннього Міккі Мауса: Дослідження суспільного надбання

Експериментатори зі штучного інтелекту швидко скористалися трьома ранніми мультфільмами про Міккі Мауса, які стали суспільним надбанням у США, використовуючи модель ШІ, навчену на цих мультфільмах, для створення нових нерухомих зображень Міккі Мауса, Мінні Маус і Кривоногого Піта. Хоча результати іноді спотворені, цей ранній експеримент демонструє потенціал інтеграції персонажів суспільного на...

Покращуйте свої тонко налаштовані моделі за допомогою прямої оптимізації вподобань

Підвищуйте продуктивність контрольованих моделей, використовуючи навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку з людиною (RLHF) для усунення упереджень і токсичності. NeuralHermes-2.5, налаштований за допомогою прямої оптимізації переваг (DPO), значно покращує показники базової моделі в рейтингу Open LLM Leaderboard.

Виявлення прихованої упередженості: вдосконалення дерев рішень та випадкових лісів

Нещодавнє дослідження вивчає, як дерева рішень і випадкові ліси, що широко використовуються в машинному навчанні, страждають від упередженості через припущення про безперервність ознак. У дослідженні пропонуються прості методи для зменшення цієї похибки, а результати показують погіршення продуктивності на 0,2 відсоткових пункти, коли атрибути відображаються дзеркально.

Відкриваємо правду: тестування показників ефективності машинного навчання за допомогою mlscorecheck

У статті розглядається, як за допомогою пакета Python mlscorecheck можна перевірити відповідність результатів машинного навчання та експериментальних налаштувань. Пакет mlscorecheck надає чисельні методи для визначення того, чи можуть отримані результати бути результатом заявленого експерименту.