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.

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.

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.

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.

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.

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.

Максимізація продуктивності LLM-додатків: Розгортання, налаштування та моніторинг за допомогою Amazon SageMaker та TruEra

Amazon SageMaker JumpStart пропонує попередньо навчені фундаментальні моделі, такі як Llama-2 і Mistal 7B, для генеративних завдань, але часто потрібне точне налаштування. TruLens, інтегрований з Amazon Bedrock, забезпечує розширювану систему оцінювання для вдосконалення та ітерацій над великими мовними моделями (LLM).

Революція в контакт-центрах: Використання генеративного ШІ для виняткового клієнтського досвіду

Відмінний клієнтський досвід має вирішальне значення для диференціації бренду та зростання доходів, а 80% компаній планують інвестувати більше в CX. SageMaker Canvas та генеративний ШІ можуть революціонізувати сценарії дзвінків у контакт-центрах, підвищити ефективність, зменшити кількість помилок та покращити підтримку клієнтів.

Підвищення цілісності даних: Передові методи перевірки з Pandera

Pandera, потужна бібліотека Python, сприяє підвищенню якості та надійності даних завдяки вдосконаленим методам валідації, включаючи застосування схем, настроювані правила валідації та безперешкодну інтеграцію з Pandas. Вона забезпечує цілісність та узгодженість даних, що робить її незамінним інструментом для науковців з даних.

Приховані небезпеки сліпого A/B-тестування всього

Провідні голоси в області експериментів пропонують тестувати все, але незручна правда про A/B-тестування розкриває його недоліки. Такі компанії, як Google, Amazon і Netflix, успішно впровадили A/B-тестування, але сліпе дотримання їхніх правил може призвести до плутанини і катастрофи для інших бізнесів.

Революційні роботи: Досягнення в автономних технологіях 2023 року

Автономні машини в робототехніці продемонстрували свої можливості в 2023 році, серед яких варто відзначити розумну коляску зі штучним інтелектом від Glüxkind, систему mGripAI для пакування харчових продуктів від Soft Robotics і робота TM25S від Quanta для інспекції продукції, в усіх з яких використовуються технології NVIDIA.

Розкриваємо можливості OpenUSD: 3D-ренесанс Nuke

У версії Nuke від Foundry розширено підтримку OpenUSD, що трансформує робочі процеси 3D-художників. OpenUSD слугує основою для безперешкодної співпраці між додатками, заощаджуючи час і спрощуючи передачу даних.

Представляємо Llama Guard: Захист моделей штучного інтелекту в Amazon SageMaker JumpStart

Модель Llama Guard тепер доступна для Amazon SageMaker JumpStart, забезпечуючи захист вхідних і вихідних даних при розгортанні великих мовних моделей. Llama Guard - це загальнодоступна модель, яка допомагає розробникам захиститися від генерації потенційно ризикованих результатів, полегшуючи впровадження найкращих практик та вдосконалення відкритої екосистеми.

Розкриваємо можливості Amazon SageMaker: Захист ваших даних за допомогою виявлення аномалій

Клієнти стикаються зі зростаючими загрозами безпеці та вразливостями в міру того, як розширюється їхній цифровий слід. Amazon Security Lake та Amazon SageMaker пропонують нове рішення, централізуючи та стандартизуючи дані про безпеку, використовуючи при цьому машинне навчання для виявлення аномалій.

Розкриття потенціалу багатомовних систем RAG: Вичерпний посібник

Ця стаття містить вступ до розробки неангломовних систем RAG, зокрема поради щодо завантаження даних, сегментації тексту та моделей вбудовування. RAG змінює те, як організації використовують дані для інтелектуальних чат-ботів, але існує прогалина для менших мов.