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.

Революціонізуйте товарні рекомендації за допомогою Amazon Bedrock та OpenSearch

Ознайомтеся з останніми революційними дослідженнями щодо застосування штучного інтелекту в охороні здоров'я. Дізнайтеся, як такі компанії, як IBM і Google, революціонізують догляд за пацієнтами за допомогою інноваційних технологій.

Автоматизація виявлення несприятливих подій: Використання великих мовних моделей на Amazon SageMaker

У 2021 році фармацевтична промисловість згенерувала 550 мільярдів доларів доходу в США, а до 2022 року прогнозовані витрати на діяльність з фармаконагляду становитимуть 384 мільярди доларів. Для вирішення проблем моніторингу небажаних явищ розроблено рішення на основі машинного навчання з використанням Amazon SageMaker та моделі BioBERT від Hugging Face, що забезпечує автоматизоване виявлення ...

Розкриття потенціалу текстових вбудовувань Amazon Titan: Революціонізуйте свої програми NLP та ML

Amazon Titan Text Embeddings - це модель вбудовування тексту, яка перетворює текст природною мовою в числові представлення для пошуку, персоналізації та кластеризації. Вона використовує алгоритми вбудовування слів і великі мовні моделі для фіксації семантичних зв'язків і покращення подальших завдань NLP.

Розкриття потенціалу GPT-1: глибоке занурення в першу версію революційної мовної моделі

У 2017 році Google Brain представив Transformer - гнучку архітектуру, яка перевершила існуючі підходи до глибокого навчання, і тепер використовується в таких моделях, як BERT і GPT. GPT, модель декодера, використовує завдання мовного моделювання для генерації нових послідовностей і дотримується двоетапної схеми попереднього навчання та точного налаштування.

Boosting BERT: прискорення часу виведення за допомогою пошуку нейронної архітектури та автоматизованого налаштування моделі SageMaker

Ця стаття демонструє, як пошук нейронної архітектури може бути використаний для стиснення точно налаштованої BERT-моделі, покращуючи продуктивність і скорочуючи час виведення. Застосовуючи структурне обрізання, можна зменшити розмір і складність моделі, що призведе до швидшого часу відгуку і підвищення ефективності використання ресурсів.

Розкриття потенціалу мовних моделей: Методи автоматичного узагальнення

У нашому світі, де панують дані, узагальнення має важливе значення, заощаджуючи час і покращуючи процес прийняття рішень. Він має різні застосування, включаючи агрегацію новин, узагальнення юридичних документів і фінансовий аналіз. З розвитком НЛП і штучного інтелекту такі методи, як екстрактивне та абстрактне узагальнення, стають все більш доступними та ефективними.

Топ відео для перегляду: