AWS пропонує оптимізовані рішення для розгортання великих мовних моделей, таких як Mixtral 8x7B, використовуючи чипи AWS Inferentia та AWS Trainium для високопродуктивного виведення. Дізнайтеся, як розгорнути модель Mixtral на екземплярах AWS Inferentia2 для економічно ефективної генерації тексту.
Похибка калібрування в моделях прогнозування має вирішальне значення. Демонстрація з використанням PyTorch та PSO показує, як її ефективно покращити.
Компанія Clario, лідер у галузі рішень для кінцевих даних для клінічних досліджень, модернізувала генерацію документів за допомогою сервісів штучного інтелекту AWS, щоб оптимізувати робочі процеси. Рішення автоматизує генерацію BRS, скорочуючи трудомісткі ручні завдання та мінімізуючи помилки в документації клінічних досліджень.
Створення веб-додатків з інтеграцією генеративного ШІ є складним завданням, але розбиття його на шари, такі як стек ШІ, може допомогти зорієнтуватися в цьому ландшафті. Такі компанії, як OpenAI, використовують різні рівні, співпрацюючи з Microsoft для створення інфраструктури та веб-скребків для даних, щоб забезпечити роботу таких додатків, як ChatGPT.
Застосування лінійної регресії з двосторонніми взаємодіями значно підвищило точність прогнозування. Модель досягла 83% точності на навчальних даних і 80% на тестових даних, що свідчить про її ефективність.
Генеративний ШІ, як-от Amazon Web Services (AWS), надає можливості перетворення тексту в SQL для ефективнішого дослідження даних. Реалізація в масштабі підприємства з розширеними інструментами обробки помилок підвищує ефективність запитів до бази даних.
Ультраправа ідеологія перетворюється на супрематичний виживання. Рух за корпоративні міста-держави стикається з проблемами, незважаючи на підтримку потужних гравців.
AWS DeepRacer League представляє автономні перегони, а AWS LLM League демократизує машинне навчання за допомогою гейміфікованих змагань. Учасники налаштовують LLM для вирішення реальних бізнес-завдань, демонструючи переваги менших моделей з точки зору ефективності та доступності.
Моделі штучного інтелекту, такі як CNN, імітують людську візуальну обробку, але мають проблеми з причинно-наслідковими зв'язками. Незважаючи на те, що вони перевершують людину в деяких завданнях, їм не вдається узагальнювати класифікацію зображень, виділяючи обмеження.
Організації стикаються з проблемами, пов'язаними з розрізненими сторонніми додатками, але плагіни Amazon Q Business пропонують рішення. Кастомні плагіни дозволяють чат-боту взаємодіяти з різними API за допомогою природної мови, спрощуючи складні хмарні операції та підвищуючи ефективність.
TransPerfect співпрацює з AWS, щоб оптимізувати переклад багатомовного контенту за допомогою моделей Amazon Bedrock AI, підвищуючи ефективність і масштабованість. Співпраця спрямована на оптимізацію робочих процесів, зниження витрат і прискорення доставки контенту для компаній, що розвиваються в глобальному масштабі.
Значення Шейплі вимірюють важливість предиктора в ML-моделях, оцінюючи його за допомогою інструменту SHAP у Python. Синтетичний аналіз даних дає уявлення про точність моделі та значущість змінних.
Байєсівські методи пропонують надійне оцінювання параметрів, що виходить за рамки частотних інструментів. Розуміння надійності MCMC-самплерів має вирішальне значення для дослідників даних.
Короткий зміст: У статті обговорюються людські аспекти машинного навчання, підкреслюється важливість комунікації та розуміння кінцевих користувачів. Вона також висвітлює роль інженерів AI/ML, команд MLOps і зацікавлених сторін у створенні цінних додатків.
Sesame AI представляє модель Speech-to-Speech, що використовує джерела даних Moshi. Дізнайтеся про кодер Mimi та архітектуру з двома трансформаторами для генерації звуку.