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.

 Розшифровка таємниці текстових вкраплень

Стаття висвітлює зростання ролі векторних баз даних в інтеграції штучного інтелекту, зосереджуючись на системах розширеного пошуку (RAG). Компанії зберігають текстові вставки у векторних базах даних для ефективного пошуку, що викликає занепокоєння щодо потенційного витоку даних і несанкціонованого використання.

Революційний аналіз відгуків клієнтів за допомогою Amazon Bedrock

Аліда використала модель Claude Instant від Anthropic на Amazon Bedrock, щоб покращити ствердження теми в 4-6 разів у відповідях на опитування, подолавши обмеження традиційного НЛП. Amazon Bedrock дозволив Аліді швидко створити масштабований сервіс для дослідників ринку, який збирає нюансовані якісні дані, що виходять за рамки запитань з декількома варіантами відповідей.

Розкриття можливостей GPT-2: розвиток багатозадачних мовних моделей

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.

Покращення кінорекомендацій: Розплутування неструктурованих даних за допомогою LLM та керованих словників

Рекомендаційні системи приносять значний дохід, оскільки Amazon і Netflix значною мірою покладаються на рекомендації щодо продуктів. У цій статті досліджується використання контрольованих словників і LLM для покращення моделей подібності в рекомендаційних системах і виявляється, що контрольований словник покращує результати, а створення списку жанрів за допомогою LLM є простим, але створення д...

Виявлення дрейфу: Моніторинг впровадження змін у програмі Amazon SageMaker JumpStart LLM

У статті розглядається патерн Retrieval Augmented Generation (RAG) для генеративних робочих навантажень ШІ, з акцентом на аналізі та виявленні дрейфу вбудовування. Досліджується, як вектори вбудовування використовуються для отримання знань із зовнішніх джерел і доповнення підказок інструкцій, а також пояснюється процес виконання аналізу дрейфу цих векторів за допомогою аналізу головних компоне...

Перетворення зображень їжі на рецепти: Сила штучного інтелекту та вогню

Технологія штучного інтелекту здатна перетворювати зображення їжі на рецепти, що дозволяє надавати персоналізовані рекомендації щодо їжі, адаптувати їх до культурних особливостей та автоматизувати процес приготування. Цей інноваційний метод поєднує комп'ютерний зір і обробку природної мови для створення вичерпних рецептів на основі зображень їжі, долаючи розрив між візуальними зображеннями стр...

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 інформації про психічне благополуччя: Використання класифікації "нульового пострілу" для аналізу настроїв

Фахівці з науки про дані використали методи НЛП для аналізу дискусій на Reddit про депресію, досліджуючи гендерні табу щодо психічного здоров'я. Вони виявили, що класифікація за нульовим знімком дає кращі результати, ніж класифікація за навчальним планом. Вони виявили, що класифікація з нульового пострілу може легко давати результати, подібні до традиційного аналізу настроїв, спрощуючи процес ...

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.

Розблокування інсайтів даних: Використання Text2SQL та генеративного штучного інтелекту

Генеративний ШІ розкрив потенціал ШІ, включаючи генерацію тексту і коду. Одним з напрямків розвитку є використання NLP для створення SQL-запитів, що робить аналіз даних більш доступним для нетехнічних користувачів.

Революція в музичному штучному інтелекті: 3 прориви, на які варто очікувати в 2024 році

2024 рік може стати переломним для музичного ШІ завдяки проривам у перетворенні тексту на музику, музичному пошуку та чат-ботам. Однак ця сфера все ще відстає від мовленнєвого ШІ, і для того, щоб революціонізувати музичну взаємодію за допомогою ШІ, необхідний прогрес у гнучкому і природному розділенні джерел.

Представляємо Mixtral-8x7B: розгорніть потужну модель НЛП одним кліком на Amazon SageMaker JumpStart

Велика мовна модель Mixtral-8x7B від Mistral AI тепер доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого розгортання. Завдяки багатомовній підтримці та чудовій продуктивності Mixtral-8x7B є привабливим вибором для додатків NLP, пропонуючи швидший висновок і нижчі обчислювальні витрати.

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.

Запобігання галюцинаціям ШІ: Використання векторної бази даних Pinecone та Llama-2 для розширеної генерації пошукових запитів

Магістри LLM, такі як Llama 2, Flan T5 і Bloom, необхідні для розмовних кейсів використання ШІ, але оновлення їхніх знань вимагає перепідготовки, що займає багато часу і коштує дорого. Однак завдяки Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням Amazon Sagemaker JumpStart і векторної бази даних Pinecone, LLM можна розгортати і підтримувати в актуальному стані відповідну інформацію, щоб з...

Вдосконалення інтелектуальних помічників документів на основі RAG: Розкриття аналітичних можливостей за допомогою Amazon Bedrock

Розмовний ШІ розвинувся завдяки генеративному ШІ та великим мовним моделям, але йому бракує спеціалізованих знань для точних відповідей. Retrieval Augmented Generation (RAG) пов'язує загальні моделі з внутрішніми базами знань, що дозволяє створювати помічників ШІ, орієнтованих на конкретну галузь. Amazon Kendra і OpenSearch Service пропонують зрілі векторні пошукові рішення для реалізації RAG,...

Топ відео для перегляду: