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.
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.
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.
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.
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".
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.
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.
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».
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.
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 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).
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 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.
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 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.
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.
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.
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.
Захоплюючий прорив у технології штучного інтелекту від компанії XYZ революціонізує аналіз даних. Надсучасний алгоритм прогнозує ринкові тенденції з безпрецедентною точністю.
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.
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...
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".
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.