RLHF покращує навчання LLM шляхом включення людського зворотного зв'язку для покращення продуктивності моделі, зменшення упередженості та підвищення правдивості. Успіх OpenAI з InstructGPT і ChatGPT демонструє потенціал RLHF у точному налаштуванні попередньо навчених моделей для отримання кращих результатів.
Тести Guardian показали, що пошуковий інструмент ChatGPT від OpenAI може повертати неправдиві/шкідливі результати з прихованим текстом, що викликає занепокоєння з приводу безпеки. Користувачів попередили про потенційні ризики, пов'язані з новим пошуковим продуктом на основі штучного інтелекту.
Компанії скорочують витрати, доопрацьовуючи LLM за допомогою методів PEFT, таких як LoRA. SageMaker HyperPod від AWS спрощує розподілене навчання для ефективної розробки ШІ.
Серія відеороликів NVIDIA AI Decoded демонструє, як графічні процесори та робочі станції GeForce RTX змінюють продуктивність і творчість завдяки чат-ботам і партнерським додаткам на основі ШІ, пропонуючи швидку та безпечну роботу локально, не покладаючись на хмарні сервіси. Останні досягнення демонструють, як ШІ змінює способи взаємодії людей в Інтернеті, ігри, навчання та творчість, завдяки б...
Моделі машинного навчання можуть надавати інтервали прогнозування для врахування невизначеності результатів, допомагаючи приймати обґрунтовані рішення. Конформне прогнозування пропонує глибокі інтервали прогнозування зі слабкими теоретичними гарантіями, що підвищує точність прогнозів.
Lettria, партнер AWS, показує, як GraphRAG підвищує точність генеративного ШІ на 35% порівняно з векторними методами. Графіки покращують взаємозв'язки між даними, що призводить до більш точних і контекстно-точних відповідей на складні запити.
ШІ-зображення Папи Франциска, який обіймає Мадонну, стали вірусними, викликавши суперечки щодо використання технології deepfake у створенні ШІ-мистецтва. Дебати висвітлюють етичні проблеми, пов'язані з мимовільним залученням понтифіка до символічних цифрових творінь.
PydanticAI представляє підхід до розробки агентних додатків на основі оцінювання, що вирішує такі проблеми, як недетермінованість та обмеження LLM. Фреймворк дозволяє імітувати залежності, що дає змогу розробникам ефективно створювати додатки, керовані оцінюванням.
Новий підхід LEC ефективно класифікує порушення безпеки контенту та оперативно реагує на ін'єкційні атаки, використовуючи приховані стани проміжних трансформаторних шарів. LEC перевершує спеціалізовані моделі та GPT-4o, пропонуючи легке та ефективне рішення для бізнесу для захисту від маніпуляцій з моделями.
Набори даних зображень природи мають величезний потенціал для екологів, але системи штучного інтелекту, які називаються моделями мови мультимодального зору, можуть підвищити ефективність пошуку зображень. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі ММЗ відмінно справляються з простими запитами, але не можуть впоратися з підказками експертного рівня, що вказує на п...
Великі мовні моделі (ВММ) потребують добре підготовлених наборів даних для оптимальної продуктивності. Попередня обробка даних передбачає вилучення тексту з різних джерел і фільтрацію для забезпечення якості за допомогою таких інструментів, як розпізнавання тексту та реґекс-фільтри.
Corvus Robotics використовує автономні дрони для ефективного управління складськими запасами, підвищуючи швидкість і точність роботи. Співзасновник компанії Мохаммед Кабір розробив безпілотну платформу для навігації по складах без GPS, що зробило революцію у відстеженні запасів.
Агентні системи використовують базові моделі для автономної співпраці та ефективного вирішення проблем. AWS впроваджує мультиагентну співпрацю для успішного виконання складних завдань і підвищення продуктивності.
AdaBoost.R2 модифікує AdaBoost для регресії, створюючи послідовність дерев рішень для кращих прогнозів. Зважена медіана підвищує точність, підкреслюючи прогнози дерев з високим ступенем достовірності.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили SciAgents - фреймворк штучного інтелекту для генерації гіпотез, заснованих на фактах, у біологічно натхненних матеріалах, використовуючи методи міркувань на основі графів. Дослідження, співавторами якого є Аліреза Гафароллахі (Alireza Ghafarollahi) та Маркус Бюлер (Markus Buehler), спрямоване на моделювання колективного інтелекту...