Публикации по теме 'foundation-models'


Цикл хайпа Gartner в области искусственного интеллекта — Прошел срок… И вступаем ли мы в классическую зиму машинного обучения?
Цикл ажиотажа Gartner в отношении искусственного интеллекта уже давно прошел — и вступаем ли мы в классическую зиму машинного обучения? Глядя на цикл хайпа искусственного интеллекта по версии Gartner в 2023 году, можно прийти только к одному выводу: сам цикл хайпа достиг своего «пика завышенных ожиданий» и уже давно прошел свой срок. Те, кто меня знает, также знают, что я НЕ большой поклонник Gartner Hype Cycles. Или магические квадранты Gartner. Или Forrester Waves, если уж на то..

Продвижение исследований в области изменения климата с помощью моделей IBM Foundation
Вскоре IMPACT будет работать с IBM над внедрением мощной новой технологии искусственного интеллекта (ИИ), называемой основными моделями , для идентификации и извлечения информации из спутниковых данных НАСА, предназначенных для наблюдения за Землей, а также для повышения доступности и удобства использования данных. Базовые модели представляют собой новую парадигму создания систем ИИ, которые неявным образом собирают знания предметной области путем обучения моделей на больших немаркированных..

Обучение модели LLaMA2 с 70 миллиардами параметров ускорилось на 195 % благодаря передовой практике базовой модели…
Бум крупных моделей, первоначально вызванный ChatGPT, продолжает усиливаться. Технологические гиганты и звездные стартапы изо всех сил пытаются представить модели для конкурентного и диверсифицированного коммерческого рынка. Среди этих моделей серия LLaMA накопила огромное количество пользователей и практических применений благодаря своим базовым возможностям и открытой экологии. Для бесчисленного количества опоздавших на рынок моделей с открытым исходным кодом она стала эталонной..

Учебник по основам моделей
Последние дополнения во вселенной ИИ — это фундаментальные модели. Базовые модели — это алгоритмы машинного обучения, которые обучаются в массовом масштабе. Они могут выполнять множество функций и задач, настраиваемых пользователем. С технологической точки зрения эти модели основаны на глубоких нейтральных сетях, обученных с помощью обучения с самоконтролем. Чем они отличаются от существующих крупных моделей машинного обучения? Масштабируемость дает им возможность выполнять,..