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.

Революція в музичному штучному інтелекті: 3 прориви, на які варто очікувати в 2024 році

2024 рік може стати переломним для музичного ШІ завдяки проривам у перетворенні тексту на музику, музичному пошуку та чат-ботам. Однак ця сфера все ще відстає від мовленнєвого ШІ, і для того, щоб революціонізувати музичну взаємодію за допомогою ШІ, необхідний прогрес у гнучкому і природному розділенні джерел.

Прискорення глибокого навчання: Вивільнення сили імпульсу, AdaGrad, RMSProp та Adam

У цій статті досліджуються методи прискорення в нейронних мережах, підкреслюється необхідність швидшого навчання через складність моделей глибокого навчання. Вона вводить поняття градієнтного спуску та висвітлює обмеження його повільної швидкості збіжності. Потім у статті представлено алгоритм оптимізації Momentum, який використовує експоненціально ковзну середню для досягнення швидшої збіжності.

Освоєння мультимасштабних графіків за допомогою Matplotlib: Покрокове керівництво

Дізнайтеся, як створювати графіки масштабування у matplotlib для покращення візуалізації даних, зосередившись на даних про кількість опадів у Техасі. У цьому підручнику представлено код-орієнтований підхід, який виділяє невеликий дощ, велику зливу та незначні опади.

Голосовий помічник: безпечна взаємодія з локальним LLM

Створіть власний голосовий помічник для кодування, використовуючи відкриту велику мовну модель (LLM), таку як HuggingFace. Цей проект дозволяє вам взаємодіяти з LLM голосом, зберігаючи конфіденційність вашої роботи.

Демістифікація аналізу головних компонент (PCA) за допомогою C#: Спрощення зменшення розмірності для виявлення аномалій, візуалізації та машинного навчання

Аналіз головних компонент (PCA) - це складний метод, який використовується для зменшення розмірності, з двома основними методами: класичним та некласичним. У статті обговорюються проблеми реалізації PCA за допомогою класичного методу і демонструється реалізація на C# на підмножині набору даних Iris.

Розкриваємо секрети прогнозування врожайності та цін: Подорож у науку про дані

У статті обговорюється студентський проект автора щодо прогнозування врожайності сільськогосподарських культур та цін на них за допомогою різних статистичних методів, підкреслюється важливість вибору теми, що цікавить. Проект отримав високу оцінку, і автор дає поради для початку успішного проекту, включаючи проведення огляду літератури.

Реалізація методу ArgSort() в C#: Сортування масивів та списків з легкістю

У статті демонструється реалізація функції ArgSort() мовою C# з прикладами коду як для масивів, так і для списків. Підкреслюється наявність перевантаження C# Array.Sort(a,b), яке дозволяє сортувати на основі значень у масиві.

Ефективне обернення матриці з використанням QR-розкладання в C#

У статті обговорюється авторська реалізація оберненої матриці з використанням QR-розкладання та висвітлюються різні алгоритми та варіації, пов'язані з обчисленням оберненої матриці. Демонстрація демонструє обчислення оберненої матриці 4х4 та перевірку результату шляхом множення її на вихідну матрицю для отримання матриці тотожності.

Сила гауссового розбризкування: Революційна зміна 3D-зображень

Гаусове розбризкування - це швидкий і зрозумілий метод представлення 3D-сцен без нейронних мереж, що набуває популярності у світі, одержимому моделями штучного інтелекту. Він використовує 3D-точки з унікальними параметрами для точної відповідності рендерингу відомим зображенням з набору даних, пропонуючи свіжу альтернативу складним і непрозорим методам, таким як NeRF.

Розшифровка ймовірності: Розкриваємо технологію швидкого інжинірингу від GPT

Ця стаття досліджує механіку швидкого проектування у GPT-2, великій мовній моделі. Вона заглиблюється в те, як модель дізнається про світ через проекцію людського тексту і генерує текст на основі розподілу ймовірностей.

Вибір правильних проектів: Максимізація впливу та ефективності

У статті обговорюється важливість визначення пріоритетів проектів у світі аналітики та пропонується використовувати ментальну модель для прийняття кращих рішень. Вона підкреслює ризики, пов'язані з проектами, а також необхідність враховувати вплив та часові обмеження при визначенні пріоритетів.

Розкриття потенціалу агентів LLM: Покращення аналізу даних за допомогою SQL

У цій статті основна увага приділяється створенню аналітичної системи на базі LLM і навчанню її взаємодії з базами даних SQL. Автор також представляє ClickHouse як варіант бази даних з відкритим вихідним кодом для роботи з великими даними та аналітичних задач.

Ефективне доналаштування за допомогою LoRA: революційна адаптація великих моделей

LoRA - це ефективний метод точного налаштування великих моделей, що дозволяє зменшити обчислювальні ресурси та час. Завдяки декомпозиції матриці оновлень LoRA пропонує такі переваги, як менший обсяг пам'яті, швидше навчання, можливість використання меншого апаратного забезпечення та масштабованість до більших моделей.

Прискорення навчання великих мовних моделей за допомогою Amazon SageMaker

Навчання на великих мовних моделях (LLM) різко зросло в популярності з виходом таких популярних моделей, як Llama 2, Falcon і Mistral, але навчання в такому масштабі може бути складним завданням. Бібліотека паралельних моделей (SMP) Amazon SageMaker спрощує цей процес завдяки новим функціям, зокрема спрощеному користувацькому інтерфейсу, розширеній тензорно-паралельній функціональності та опти...

Представляємо Mixtral-8x7B: розгорніть потужну модель НЛП одним кліком на Amazon SageMaker JumpStart

Велика мовна модель Mixtral-8x7B від Mistral AI тепер доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого розгортання. Завдяки багатомовній підтримці та чудовій продуктивності Mixtral-8x7B є привабливим вибором для додатків NLP, пропонуючи швидший висновок і нижчі обчислювальні витрати.