Методи НЛП покращують оголошення про оренду житла на Airbnb у Токіо, виділяючи ключові слова та покращуючи досвід користувачів. У другій частині ви дізнаєтеся про моделювання тем і прогнозування текстів для оголошень про оренду нерухомості.
PyTorch 2.0 представив torch.compile для швидшого виконання коду. AWS оптимізувала torch.compile для процесорів Graviton3, що призвело до значного покращення продуктивності для NLP, CV та рекомендаційних моделей.
Використання LLMs та GenAI може покращити процеси дедуплікації, підвищуючи точність з 30% до майже 60%. Цей інноваційний метод корисний не лише для даних клієнтів, але й для виявлення дублікатів записів в інших сценаріях.
Трансформатори, відомі своєю революцією в НЛП, тепер чудово справляються із завданнями комп'ютерного зору. Дослідіть архітектури Vision Transformer та Masked Autoencoder Vision Transformer, які уможливили цей прорив.
Amazon Bedrock використовує модель Anthropic Claude 3 Haiku для розширеної обробки документів, пропонуючи масштабоване вилучення даних за допомогою найсучасніших можливостей NLP. Рішення оптимізує робочий процес, обробляючи більші файли та багатосторінкові документи, забезпечуючи високу якість результатів завдяки налаштованим правилам та людській перевірці.
Фішинг - це отримання конфіденційної інформації через електронну пошту. Amazon Comprehend Custom допомагає виявляти спроби фішингу за допомогою ML-моделей.
Короткий зміст: У цій серії блогів ви дізнаєтеся про адаптацію доменів для LLM. Дізнайтеся про тонке налаштування для розширення можливостей моделей і підвищення продуктивності.
BERT, розроблений Google AI Language, є революційною моделлю великої мови для обробки природної мови. Її архітектура та фокус на розумінні природної мови змінили ландшафт NLP, надихнувши такі моделі, як RoBERTa та DistilBERT.
ONNX Runtime на AWS Graviton3 прискорює ML-виведення на 65% завдяки оптимізованим ядрам GEMM. Бекенд MLAS прискорює роботу оператора глибокого навчання для підвищення продуктивності.
Стенфордський НЛП впроваджує DSPy для розробки підказок, переходячи від ручного написання підказок до модульного програмування. Новий підхід має на меті оптимізувати підказки для LLM, підвищуючи надійність та ефективність.
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.
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.
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.
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...
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...
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.
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...
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 ...
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.
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.
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.
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.
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...
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.
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,...