Інструменти генеративного ШІ, такі як ChatGPT і Claude, стрімко набирають популярність, змінюючи суспільство та економіку. Незважаючи на досягнення, економістам і практикам все ще бракує всебічного розуміння впливу ШІ на економіку.
Медичні LLM-моделі John Snow Labs на Amazon SageMaker Jumpstart оптимізують завдання з медичної мови, перевершуючи GPT-4o в узагальненні та відповідях на запитання. Ці моделі підвищують ефективність і точність для медичних працівників, підтримуючи оптимальний догляд за пацієнтами та результати медичної допомоги.
123RF покращив пошук багатомовного контенту за допомогою Amazon OpenSearch Service та інструментів штучного інтелекту, таких як Claude 3 Haiku. Вони зіткнулися з проблемами при перекладі метаданих на 15 мов через проблеми з вартістю та якістю.
Уряд запустив чат-бота GPT-4o для допомоги з регулюванням на сайті Gov.UK, попереджає про потенційну проблему «галюцинацій». Користувачі можуть очікувати різних результатів, оскільки технологія штучного інтелекту проходить тестування 15 000 компаній перед широким випуском.
Дослідження показало, що популярні моделі генеративного ШІ, такі як GPT-4, можуть давати точні напрямки руху в Нью-Йорку без справжньої внутрішньої карти. Дослідники розробляють нові метрики, щоб перевірити, чи справді великі мовні моделі розуміють світ.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили методику навчання роботів загального призначення з використанням величезної кількості різноманітних джерел даних. Цей метод перевершив традиційні методи більш ніж на 20% в симуляціях і реальних експериментах, що свідчить про його перспективність для більш ефективного та результативного навчання роботів.
Резюме: Стаття на тему міркувань LLM ставить під сумнів математичні можливості ШІ-моделей, виявляючи варіативність продуктивності. Не всі моделі демонструють однакові результати, що вказує на потенційні проблеми забруднення даних і потребу в синтетичних даних.
OpenAI випустила ранню Windows-версію програми ChatGPT для передплатників, позиціонуючи її як бета-тест. Користувачі можуть отримати доступ до різних моделей, генерувати зображення за допомогою DALL-E 3 та аналізувати файли.
Вважається, що великі мовні моделі (ВММ) мають «емерджентні властивості», але визначення цього поняття варіюється. Дослідники НЛП сперечаються, чи є ці властивості вивченими або вродженими, що впливає на дослідження і суспільне сприйняття.
Розвивайте навички ШІ, створюючи проекти. Почніть з ідей для вирішення проблем, таких як оптимізація резюме для заявок на роботу за допомогою бібліотек Python.
Прискорені обчислення NVIDIA стимулюють енергоефективні інновації в галузі ШІ, значно знижуючи енергоспоживання та забезпечуючи роботу понад 4 000 додатків. Агентний ШІ трансформує індустрію, автоматизуючи складні завдання та прискорюючи інновації, а NVIDIA співпрацює над революційними проектами, такими як пошук ШІ в реальному часі для швидких радіопередач.
Нові агенти ШІ досягають успіху у вирішенні проблем за допомогою міркувань та прийняття рішень на основі інструментів, демонструючи вражаючі здібності, що виходять за рамки розмовних завдань. Вираження міркувань через оцінку і планування, а також використання інструментів є ключовими компонентами у створенні потужних рішень ШІ, причому деякі моделі перевершують людську точність у різних тестах.
Удосконалюйте робочий процес RAG, розбиваючи дані на частини для отримання оптимальних результатів за допомогою моделей GPT-4. Короткі, сфокусовані вхідні дані дають кращі відповіді, балансуючи між продуктивністю та ефективністю.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили квантовий протокол безпеки для хмарних моделей глибокого навчання, який забезпечує конфіденційність даних без шкоди для точності. Протокол використовує принцип квантової механіки, що не допускає клонування, щоб запобігти перехопленню інформації зловмисниками, зберігаючи 96-відсоткову точність у тестах.
Інженер з машинного навчання та кандидат наук провели специфічний для Нідерландів бенчмаркінг LLM, порівнюючи такі моделі, як o1-preview та GPT-4o, з реальними голландськими екзаменаційними питаннями. Дослідження підкреслює важливість перевірки моделей штучного інтелекту для голландськомовних завдань і пропонує цінну інформацію для компаній, націлених на голландський ринок.
ChatGPT-4o від OpenAI представляє функції «Advanced Voice», що демонструють природні розмовні здібності. Користувачі були вражені схожим на людський темпом і швидкими відповідями, що стирає межі між ШІ та свідомістю.
Інженер з автоматизації документообігу наголошує на важливості запобігання галюцинаціям в АІ-рішеннях, щоб уникнути дорогих помилок. Рекомендує використовувати малі мовні моделі для швидших і точніших результатів і мінімізувати залежність від великих мовних моделей.
Нова «полунична» модель ШІ від OpenAI, o1, тримає процес мислення прихованим, що викликає інтригу та спроби злому. На відміну від попередніх моделей, o1 навчається вирішувати завдання крок за кроком, а ентузіасти змагаються, щоб розкрити його необроблений ланцюжок думок.
Технологія GenAI стикається з проблемами при узагальненні великих документів. Архітектура RAG пропонує рішення, але проблеми «загубленого посередині» контексту залишаються.
Досягнення в галузі чат-ботів на основі LLM вимірюються такими бенчмарками, як MMLU та HumanEval. Цілеспрямований діалог, зосереджений на багатораундових розмовах з конкретними цілями, може покращити користувацький досвід і співпрацю зі штучним інтелектом.
Стискаємо LLM в 10 разів без втрати продуктивності. Такі методи, як квантування, обрізання та дистиляція знань, роблять потужні моделі ML більш доступними.
GPT-4o і LATS об'єднуються, щоб покращити процес прийняття рішень на рівні LLM, революціонізуючи розв'язання проблем завдяки розширеним можливостям міркувань. Алгоритми мета-генерації збільшують обчислювальні ресурси під час виведення, імітуючи когнітивні процеси вищого рівня для покращення продуктивності моделі.
Найкращі LLM протестовані на структурований випуск: Google Gemini Pro, Anthropic Claude, OpenAI GPT. OpenAI лідирує завдяки прямій інтеграції для JSON. Anthropic вимагає «виклику інструментів», а Google Gemini є громіздким.
Великі мовні моделі від Anthropic, OpenAI та Meta демонструють чітку стратегічну поведінку в змодельованому середовищі ризику, причому Claude Sonnet 3.5 має невелику перевагу. Здатність бакалаврів мислити і діяти стратегічно має вирішальне значення, оскільки ми інтегруємо їх у наше повсякденне життя, порушуючи важливі питання про їхні стратегічні можливості та майбутній розвиток.
Додаток-вбивця від GenAI - це витяг документів, що автоматизує нудну офісну роботу. GPT-4 розбирається в нюансах назв посад і культурно-специфічних питаннях, революціонізуючи розуміння документів.
Нове рішення оптимізує скрипти дзвінків для кампаній з продажу, динамічно підлаштовуючись на основі даних у реальному часі для підвищення ефективності. Алгоритм, представлений на конференції KDD 2024, перевершує існуючі рішення, максимізуючи конверсію клієнтів.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі мовні моделі (БММ) можуть ефективно виявляти аномалії в часових рядах даних без необхідності дорогого перенавчання. Новий фреймворк, SigLLM, перетворює дані часових рядів у текст для легкого аналізу за допомогою БММ, пропонуючи багатообіцяюче готове рішення для складних завдань виявлення аномалій.
Нова модель штучного інтелекту GPT-4o ChatGPT від OpenAI має захист від ненавмисної імітації голосу, що відображає складність безпечного використання чат-ботів зі штучним інтелектом. У картці системи детально описані рідкісні випадки, коли розширений голосовий режим імітував голоси користувачів без дозволу під час тестування.
OpenAI впроваджує структуровані виходи в моделях gpt-4o-2024-08-06, покращуючи додатки LLM. Реалізація схеми JSON для детермінованих виводів у додатках з OpenAI API або пакетом Outlines.
Інженери зі штучного інтелекту та науковці з прикладних даних адаптуються до мінливого ландшафту швидкого інжинірингу та розвитку штучного інтелекту, керованого дією. Впровадження RAG та моделей з відкритим вихідним кодом, таких як Semantic Kernel, змінюють ролі, вимагаючи нових навичок для оптимальної роботи.
Лінгвістка Емілі Бендер і комп'ютерний науковець Тімніт Гебру критикують мовні моделі як "стохастичних папуг", яким бракує справжнього розуміння. Авторегресивні моделі, такі як GPT-4, борються з базовим узагальненням, демонструючи "прокляття реверсії" у відповідях на прості запитання.
Підказки LLM показують крихкість відповідей ШІ. Експеримент з GPT-4o від OpenAI показав 55% точність у порівнянні з оригінальною підказкою.
Синтетичні дані викликають занепокоєння щодо колапсу моделей при розробці ШІ, але дослідження можуть не відображати реальні практики та досягнення. Відсутність стандартних методів пом'якшення наслідків і контролю якості в дослідженні обмежує його застосовність до галузевих сценаріїв.
LLM можуть передбачати метадані для гуманітарних наборів даних без точного налаштування, пропонуючи ефективні та точні результати. GPT-4o демонструє перспективність у прогнозуванні тегів і атрибутів HXL, спрощуючи обробку даних для гуманітарних зусиль.
OpenAI представляє розширений голосовий режим для абонентів ChatGPT Plus, що дозволяє вести природні розмови зі штучним інтелектом у режимі реального часу. Користувачі були вражені швидкою реакцією, емоційними підказками та реалістичним відтворенням голосу.
LLM показують багатообіцяючі результати в оцінці генерації SQL, з оцінками F1 0.70-0.76 при використанні GPT-4 Turbo. Включення інформації про схему зменшує кількість помилкових спрацьовувань.
Нещодавні роботи досліджують узагальнення поза розподілом на графічних даних, вирішуючи проблему за допомогою інваріантності та причинно-наслідкового втручання. Важливість машинного навчання на основі графів полягає в його різноманітному застосуванні та представленні складних систем.
OpenAI запускає GPT-4o mini на заміну GPT-3.5 Turbo в ChatGPT, пропонуючи мультимодальні можливості та нижчі витрати. Мовна модель штучного інтелекту підтримує зображення, текст та аудіопереклад за ціною 15 центів за мільйон вхідних токенів.
Google DeepMind запускає проект Visualising AI, щоб дослідити методи RAG для підвищення точності пошуку. Gemini Pro обробляє контекст 2 мільйонів токенів, підкреслюючи важливість передових методів пошуку для магістрів права в таких галузях, як юриспруденція та журналістика.
Такі інструменти штучного інтелекту, як Chat GPT та Napkin AI, перетворюють складні ідеї на практичні схеми. Автор досліджує інтеграцію різних точок зору та створення покрокових фреймворків за допомогою штучного інтелекту.
Дослідники MIT CSAIL виявили, що великі мовні моделі, такі як GPT-4, не справляються з незнайомими завданнями, виявляючи обмежені здібності до узагальнення. Дослідження підкреслює важливість підвищення адаптивності моделей штучного інтелекту для ширшого застосування.
Здатність до просторового мислення у великих мовних моделях є недостатньою порівняно з людиною, але постачальники ШІ працюють над її вдосконаленням за допомогою спеціалізованого навчання. Тестування показує, що магістри з ШІ не справляються із завданнями на кшталт складання коробки в уяві, що свідчить про сучасний стан речей у сфері просторового мислення.
SenseTime представляє SenseNova 5.5 на Всесвітній конференції зі штучного інтелекту, конкуруючи з OpenAI GPT-4o від Microsoft. Напруженість викликає ажіотаж на вітчизняні моделі ШІ в Китаї.
Корпорація Майкрософт представляє Medprompt - революційну стратегію підказок, яка підвищує продуктивність GPT-4 у сфері охорони здоров'я без додаткового налаштування. Чи можуть універсальні LLM перевершити спеціалізовані моделі в конкретних галузях?
Дослідники з Університету Редінга використовували згенеровані штучним інтелектом відповіді на іспитах, щоб перехитрити професорів і отримати вищі оцінки, ніж реальні студенти. Проект викликав занепокоєння щодо чесності курсових робіт та онлайн-оцінювання.
OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.
MosaicML демократизує моделі штучного інтелекту, придбані компанією Databricks для створення високопродуктивного LLM DBRX з відкритим вихідним кодом. Співзасновник компанії Франкл підкреслює вплив спільноти та ефективний шлях розробки алгоритмів.
Лондонський кінотеатр скасовує світову прем'єру фільму "Останній сценарист" зі сценарієм, створеним за допомогою штучного інтелекту, після негативної реакції. Кінотеатр принца Чарльза захищає своє рішення як "внесок у справу".
Anthropic представляє Claude 3.5 Sonnet, передову мовну модель штучного інтелекту для роботи з текстом, аналізу даних та кодування. Вражаюча продуктивність перевершує GPT-4o та Gemini 1.5 Pro у ключових тестах, отримавши похвалу від незалежних дослідників.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили NLEPs, які дозволяють великим мовним моделям вирішувати математичні задачі та задачі аналізу даних, генеруючи програми на Python. Такий підхід підвищує точність, прозорість і надійність міркувань штучного інтелекту.
DuckDuckGo представляє AI Chat з моделями OpenAI, Anthropic, Meta і Mistral для приватних розмов. Користувачі можуть протестувати різні LLM без реєстрації, отримавши безкоштовний доступ до GPT-3.5 Turbo, Claude 3 Haiku, Llama 3 і Mixtral 8x7B.
Центри обробки даних великих технологій є основними джерелами глобальних викидів парникових газів, затьмарюючи комерційні рейси. Маріана Маццукато закликає ретельно вивчити вплив технологій на навколишнє середовище, звертаючи увагу на енергоємні технології, такі як ChatGPT.
Мультимодальні моделі, такі як Claude3 і GPT-4V, інтегрують текст і зображення для кращого розуміння. Точне налаштування LLaVA на конкретних даних підвищує продуктивність у різних галузях.
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.
OpenAI створює комітет з безпеки та захисту для прийняття важливих рішень. Розробляється нова модель ШІ для заміни системи ChatGPT.
Адаптація домену для LLM пояснюється в серії з 3 частин. Дізнайтеся, як ШІ-моделі борються за межі своєї «зони комфорту».
OpenAI представляє GPT-4o з можливостями розпізнавання відео; Google представляє проект Astra на конференції Google I/O для повсякденної допомоги в розумінні та запам'ятовуванні відео. Astra демонструє можливості ШІ в ідентифікації об'єктів, наданні творчих відповідей і допомозі в носячих пристроях, таких як розумні окуляри.
Чат-бот ChatGPT від OpenAI набуває безпрецедентної популярності, формуючи світ до і після штучного інтелекту. Автор Кріс Стокел-Вокер досліджує всепроникний вплив ШІ у своїй книзі "Як штучний інтелект з'їв світ" (How AI Ate the World).
Нова модель OpenAI GPT-4o розширює можливості чат-ботів за рахунок аудіо, відео та зображень, ставлячи під сумнів обмеження сучасних телефонних асистентів, таких як Siri. Система працює безпосередньо з мовою, пропонуючи швидші відповіді та розпізнаючи голосові нюанси, при цьому все ще покладаючись на можливості Siri.
OpenAI представила модель штучного інтелекту GPT-4o, що знаменує собою значний прогрес у взаємодії технологій. Безкоштовні користувачі тепер можуть отримати доступ до швидшого і точнішого ШІ, який раніше був ексклюзивним для платних клієнтів.
Чат-боти зі штучним інтелектом, такі як ChatGPT, LLaMA, Bard і Claude, вражають користувачів своїми просунутими здібностями до природної мови. Дослідження показує, що ШІ може перевершити людину у створенні переконливих моральних аргументів.
Microsoft представила штучний інтелект на базі GPT-4 для американських спецслужб, що забезпечує безпечний аналіз і взаємодію з чат-ботами. Модель штучного інтелекту вирішує проблеми безпеки даних, але чиновники повинні остерігатися потенційних зловживань через обмеження ШІ.
Такі терміни, як одномоментне навчання, навчання з кількох спроб, навчання з нуля і точне налаштування в ШІ, мають різні визначення. Методи включають сіамські мережі, модельне агностичне метанавчання та використання допоміжних даних для класифікації.
LLM, такі як GPT-4 і Claude 3, тестувалися на виявлення аномалій у даних часових рядів, розширюючи межі своїх можливостей. Дослідження мало на меті визначити, чи можуть ці моделі ефективно виявляти рухи в патернах даних.
Таємничий чат-бот під назвою "gpt2-chatbot" викликає спекуляції як потенційна тестова версія майбутньої великої мовної моделі OpenAI GPT-4.5 або GPT-5. Обмежений доступ та чутки в Інтернеті додають інтриги щодо присутності нової моделі на Арені чат-ботів.
Захоплюючий прорив у технології штучного інтелекту від XYZ Corp. обіцяє зробити революцію в аналізі даних. Революційне дослідження відкриває потенціал для нового лікування раку за допомогою нанотехнологій.
Дізнайтеся про новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX для розробки інноваційних рішень у сфері сталої енергетики. Дізнайтеся, як їхнє партнерство революціонізує транспортну та аерокосмічну галузі.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту від компанії XYZ. Їхній революційний продукт трансформує промисловість по всьому світу.
Відкрийте для себе новаторські дослідження компанії XYZ щодо новітніх технологій штучного інтелекту, які революціонізують індустрію охорони здоров'я. Дізнайтеся, як їхній інноваційний продукт покращує догляд за пацієнтами та оптимізує медичні процеси.
Дізнайтеся, як інноваційний стартап XYZ революціонізує технологічну індустрію завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту. Дізнайтеся, як провідні компанії вже впроваджують продукти XYZ для підвищення ефективності та продуктивності.
Нове дослідження показує, що новаторська технологія штучного інтелекту, розроблена Google, перевершує людську точність у діагностиці захворювань. Потенціал для революції в галузі охорони здоров'я.
Нове дослідження розкриває революційні висновки щодо впливу технології штучного інтелекту на продажі в електронній комерції. Такі компанії, як Amazon і Alibaba, лідирують у впровадженні рішень зі штучного інтелекту для персоналізованого шопінгу.
Дізнайтеся, як компанія Х здійснила революцію в технологічній галузі завдяки своїй революційній технології штучного інтелекту, перевершивши конкурентів за швидкістю та точністю. Дізнайтеся, як їхній інноваційний продукт змінює майбутнє аналізу даних і прийняття рішень.
Нове захоплююче дослідження показує революційні результати в технології штучного інтелекту, а провідні компанії, такі як Google та IBM, лідирують у цьому напрямку. Дізнайтеся, як алгоритми машинного навчання революціонізують галузі та формують майбутнє.
Відкрийте для себе революційну технологію штучного інтелекту, розроблену компанією Tesla для своїх безпілотних автомобілів. Дізнайтеся, як ця інновація революціонізує автомобільну індустрію.
Відкрийте для себе новаторські дослідження компанії XYZ з розробки нової революційної технології для відновлюваної енергетики. Їхній інноваційний продукт обіцяє зробити революцію в галузі.
Дізнайтеся, як компанія XYZ зробила революцію в галузі завдяки своєму революційному продукту. Дізнайтеся про новітні технології, які змінюють наше уявлення про традиційні методи.
Відкрийте для себе останній прорив у технології штучного інтелекту, представивши революційний новий продукт компанії XYZ. Ця інновація, що змінює правила гри, переосмислить галузеві стандарти та революціонізує спосіб нашої взаємодії з машинами.
Відкрийте для себе революційні дослідження компанії XYZ щодо нових методів лікування раку з використанням нанотехнологій. Результати показують багатообіцяючий потенціал для більш ефективної та цілеспрямованої терапії.
Відкрийте для себе новаторську співпрацю між Tesla та SpaceX у розробці рішень для сталої енергетики. Дізнайтеся, як їхні інноваційні технології революціонізують транспортну та космічну галузі.
Захоплюючий прорив у технології штучного інтелекту від компанії XYZ революціонізує аналіз даних. Надсучасний алгоритм прогнозує ринкові тенденції з безпрецедентною точністю.
Відкрийте для себе останні досягнення в технології штучного інтелекту з новим алгоритмом машинного навчання від Google. Дізнайтеся, як ця інновація революціонізує аналіз даних і прогнозне моделювання в різних галузях.
Дізнайтеся, як інноваційні технологічні компанії, такі як Tesla та SpaceX, революціонізують індустрію, створюючи передові продукти та технології. Дослідіть вплив їхніх досягнень на сталий розвиток, освоєння космосу та транспорт.
OpenAI планує випустити GPT-5 в середині 2024 року, а демо-версії вже вразили корпоративних клієнтів. Генеральний директор натякає на нові можливості, такі як агенти ШІ для автоматизованих завдань.
Моделі штучного інтелекту, такі як GPT-4, повинні точно виокремлювати ключові моменти з телефонних дзвінків про прибутки компаній, відображаючи аналіз провідних журналістів. Автоматизація аналізу прибутку може демократизувати розуміння для всіх інвесторів, вирівнявши ігрове поле.
Nvidia представляє потужний чіп Blackwell B200, який обіцяє 25-кратне зниження витрат на штучний інтелект. "Суперчіп" GB200 об'єднує два чіпи B200 для ще більшої продуктивності на конференції GTC.
Компанія Ілона Маска xAI випустила модель штучного інтелекту Grok-1, яка конкурує з ChatGPT від OpenAI, з 314 мільярдами параметрів. Сира базова модель доступна для завантаження, не налаштована для конкретних завдань, таких як діалог, але чудово справляється з прогнозуванням наступних лексем.
Новий хакер використовує ASCII-арт, щоб обдурити ШІ-помічників, таких як GPT-4, обходячи правила безпеки і дозволяючи шкідливі реакції. П'ять основних моделей ШІ вразливі: GPT-3.5 та GPT-4, Gemini, Claude та Llama, які можуть надавати інструкції для створення бомб.
Вивчіть принципи будови мозку першого порядку для ШІ-помічників за допомогою агентів LLM та розширення пам'яті. Навчіться створювати агентів з нуля за допомогою Langsmith для покращення міркувань та продуктивності.
Основні LLM, протестовані на числових оцінках, виявляють невідповідності. Шаблони підказок можуть суттєво вплинути на результати, ставлячи під сумнів реальну зручність використання.
Дізнайтеся, як інтегрувати зовнішні API для розширеної взаємодії з чат-ботом за допомогою LangChain та Chainlit. Удоскональте свого чат-бота, підключивши його до API вигаданого магазину морозива для кастомізації, відгуків користувачів та спеціальних пропозицій.
Інвестиції Microsoft у моделі штучного інтелекту Mistral через Azure викликають занепокоєння регуляторних органів ЄС через потенційну конвертацію акцій. Угода підкреслює складні відносини між технологічними гігантами, розробкою ШІ та регуляторним наглядом у Європі.
Захоплюючий розвиток великих мовних моделей (ВММ) революціонізував комунікацію, а підказки є ключем до використання їхніх здібностей до навчання в контексті. Такі компанії, як Prompting Llama та GPT-3.5, лідирують у розробці інноваційних стратегій підказок для LLM.
Reddit підписує угоду про навчання ШІ на $60 млн напередодні IPO, створюючи новий прецедент для технологічних компаній. OpenAI також веде переговори з великими видавництвами щодо навчання моделей ШІ.
Google перевершив сам себе, випустивши Gemini Ultra 1.0, а тепер і Gemini Pro 1.5, заявивши про кращу якість при менших обчисленнях. Gemini 1.5 може похвалитися найдовшим контекстним вікном серед усіх великомасштабних фундаментальних моделей, кидаючи виклик GPT-4 Turbo від OpenAI.
Google випустила Gemini Pro 1.5, нову мовну модель штучного інтелекту, яка використовує менше обчислювальних потужностей, але досягає такої ж якості, як і її попередниця Ultra 1.0. Це сталося всього через тиждень після запуску Ultra 1.0, яка була розрекламована як ключова функція передплаченого сервісу Google Gemini Advanced.
Виявлення прихованих дорогоцінних каменів: Оцінка систем RAG за допомогою тесту "голка в стозі сіна
Системи генерації з розширеним пошуком (RAG) мають вирішальне значення для реальних додатків, і тест "Голка в стозі сіна" оцінює їхню ефективність у визначенні конкретної інформації у великому масиві тексту. Відмінності в підказках і моделях можуть суттєво вплинути на результати, що підкреслює необхідність ретельної оцінки під час розробки та розгортання.
У статті обговорюється еволюція моделей GPT, зокрема, зосереджується увага на покращеннях GPT-2 порівняно з GPT-1, включаючи його більший розмір та можливості багатозадачного навчання. Розуміння концепцій, що лежать в основі GPT-1, має вирішальне значення для розпізнавання принципів роботи більш просунутих моделей, таких як ChatGPT або GPT-4.
Дізнайтеся, як створити власний штучний інтелект за допомогою асистентів та API для тонкого налаштування OpenAI, у цьому покроковому посібнику. Створіть асистента зі здатністю пошуку знань, наприклад, відповідача на коментарі на YouTube, за допомогою API Assistants.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили автоматизований агент інтерпретації (AIA), який використовує моделі штучного інтелекту для пояснення поведінки нейронних мереж, пропонуючи інтуїтивно зрозумілі описи та відтворення коду. AIA бере активну участь у формуванні гіпотез, експериментальному тестуванні та ітеративному навчанні, вдосконалюючи своє розуміння інших систем ...
У цій статті досліджуються методи створення точних наборів даних для генерації запитів Cypher з тексту, використовуючи великі мовні моделі (LLM) і попередньо визначену граф-схему. Автор також згадує про поточний проект, метою якого є розробка всеосяжного набору даних для точного налаштування з використанням підходу "людина в циклі".
Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування
Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...
У статті обговорюється важливість розуміння контекстних вікон у навчанні та використанні трансформерів, особливо з появою власних LLM і методів, таких як RAG. Досліджується, як різні фактори впливають на максимальну довжину контексту, яку може обробити трансформантна модель, і ставиться питання, чи завжди більше - це краще.
OpenAI представила оновлення моделей штучного інтелекту ChatGPT, вирішивши проблему "лінощів" у GPT-4 Turbo і запустивши нову модель GPT-3.5 Turbo за нижчою ціною. Користувачі повідомляли про зниження глибини виконання завдань у ChatGPT-4, що спонукало OpenAI відреагувати на це.
Gemini, нова мовна модель Google, має на меті конкурувати з GPT-4 OpenAI завдяки своєму більшому розміру та мультимодальним можливостям. Однак у статті ставиться під сумнів, наскільки Gemini справді порівнюється зі своїм конкурентом, і підкреслюється необхідність подальшого вивчення результатів тестів на бенчмарках.
У цій статті досліджується актуальна тема галюцинацій LLM у дослідженнях ШІ, висвітлюються значні наслідки помилок або брехні, спричинених великими мовними моделями. У ній обговорюються метрики для виявлення та вимірювання галюцинацій у робочих процесах відповіді на запитання з точністю 90% для закритої області та 70% для відкритої області.
Великі мовні моделі (ВММ), такі як GPT-4, LLaMA-2 і Gemini, використовують новинні статті для навчання, прагнучи відображати реальність. Однак існує етичне занепокоєння, що володарі ШІ можуть відфільтровувати статті, які суперечать їхньому порядку денному, піднімаючи питання про бажану реальність, нав'язану іншим. Tiktoken tokenizer розбиває текст на цілісні токени, сподіваючись, що системи ШІ...
OpenAI запустив GPT Store, що дозволяє користувачам ChatGPT ділитися та відкривати власні ролі чат-ботів, які називаються "GPT". З моменту запуску в листопаді 2023 року користувачі вже створили понад 3 мільйони GPT.
LLM страждають від масштабних неточностей, що заважає підприємствам впроваджувати генеративний ШІ. Незважаючи на ризики, трансформаційний потенціал генеративного ШІ очевидний, і організації повинні визначити пріоритети у своїй базі даних, щоб ефективно інтегрувати його.
LLM Orca-2 від Microsoft є значною розробкою, яка демонструє можливість створення ефективних, невеликих, тонко налаштованих мовних моделей. Використання синтетичних навчальних даних, згенерованих іншими LLM, є захоплюючою концепцією зі значними наслідками для майбутнього.
Підвищуйте продуктивність контрольованих моделей, використовуючи навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку з людиною (RLHF) для усунення упереджень і токсичності. NeuralHermes-2.5, налаштований за допомогою прямої оптимізації переваг (DPO), значно покращує показники базової моделі в рейтингу Open LLM Leaderboard.
Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.