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

Розблокування уваги до себе: Злам коду

Великі мовні моделі, такі як GPT та BERT, покладаються на архітектуру трансформатора та механізм самоуваги для створення контекстуально багатих вбудовувань, що революціонізувало НЛП. Статичні вставки, такі як word2vec, не здатні вловити контекстну інформацію, що підкреслює важливість динамічних вставок у мовних моделях.

AI Weekly: Виборчі ризики, саміти з безпеки та Скарлетт Йоханссон

OpenAI зіткнувся з негативною реакцією Скарлетт Йоханссон через новий чат-бот Sky, схожий на її героїню у фільмі «Вона». Глобальний саміт зі штучного інтелекту в Південній Кореї та звіт Інституту Алана Тьюринга про вплив АІ на вибори. Алекс Херн з Guardian обговорює останні розробки в галузі АІ з Мадлен Фінлі на BBC News.

Відкриття Twitter: Вступ до ChatGPT від OpenAI Board

Колишній член правління OpenAI висловлює здивування з приводу публічного релізу ChatGPT у Twitter, який змістив фокус компанії. Також обговорювалися звільнення та повернення на роботу генерального директора Сема Альтмана.

Прискорена підготовка LLM з AWS Trainium на 100+ вузлових кластерах

Llama, популярна велика мовна модель Meta AI, стикається з труднощами при навчанні, але може досягти порівнянної якості за допомогою належного масштабування та найкращих практик на AWS Trainium. Розподілене навчання на 100+ вузлах є складним завданням, але кластери Trainium пропонують економію коштів, ефективне відновлення та покращену стабільність для навчання LLM.

Розблокування ефективності: Сила CI/CD у машинному навчанні

Безперервна інтеграція (CI) та безперервна доставка (CD) трансформують розробку машинного навчання (ML), сприяючи співпраці, якості коду та ранньому виявленню проблем. Автоматизовані процеси в MLOps забезпечують стабільну роботу моделі та швидші ітерації для ефективної розробки моделей машинного навчання.

Президент Аргентини зустрічається з керівниками Кремнієвої долини

Президент Аргентини Хав'єр Мілей зустрінеться з технологічними гігантами в Кремнієвій долині на тлі гострої економічної кризи. Зустрічі Мілея з Пічаї, Альтманом, Цукербергом, Куком і Маском викликають подив.

Ефективна електронна комерція: Оптимізація відповідності продуктів до роздільної здатності сутностей

Google використовує роздільну здатність сутностей для зіставлення продуктів на різних платформах, допомагаючи компаніям електронної комерції аналізувати конкурентів і порівнювати ціни. Фреймворк Entity Resolution (ER) допомагає виявляти дублікати оголошень і встановлювати конкурентні ціни в роздрібній торгівлі.

Оптимізація малих трансформаторів для класифікації тексту

Phi-3 від Microsoft створює менші, оптимізовані моделі класифікації тексту, перевершуючи більші моделі, такі як GPT-3. Генерація синтетичних даних за допомогою Phi-3 через Ollama покращує робочі процеси ШІ для конкретних випадків використання, пропонуючи розуміння класифікації клікбейтів та фактичного контенту.

Перетворення зображень за допомогою контрольованої дифузії

MIT CSAIL та Google Research представляють Alchemist - систему, яка може змінювати властивості матеріалів на зображеннях за допомогою унікального інтерфейсу. Система може покращувати моделі відеоігор, візуальні ефекти штучного інтелекту та дані для навчання роботів, пропонуючи точний контроль над такими атрибутами, як шорсткість та прозорість.

Пошук відеодій на основі штучного інтелекту

Вчені з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили новий підхід до навчання комп'ютерів визначати дії на відео, використовуючи лише транскрипт. Цей метод, який називається просторово-часовим заземленням, підвищує точність ідентифікації дій у довгих відео і може знайти застосування в онлайн-навчанні та охороні здоров'я.

Опановуємо продуктову аналітику

Цитата Пітера Друкера «What gets measured, gets managed» підкреслює важливість пріоритизації метрик для прийняття ефективних бізнес-рішень. Історія успіху Uber підкреслює важливість узгодження метрик з етапами життєвого циклу продукту для стратегічного зростання.