Публикации по теме 'large-language-models'


Представляем мульти-талантливого интеллектуального агента, который полностью овладевает «Minecraft»: живет, исследует и…
От AlphaGo в игре Go до AlphaStar в StarCraft II, а затем OpenAI Five в Dota 2 были сделаны прорывы в исследованиях сверхинтеллектуальных агентов во все более реалистичных и открытых виртуальных средах. Теперь наш мульти-талантливый ИИ-агент «Призрак в Майнкрафте» (GITM) способен освоить игру «Майнкрафт»! В самой продаваемой игре «Minecraft» мы можем заниматься различными видами деятельности, такими как выживание, исследование и создание, и все это очень близко имитирует реальный мир...
Обучающий клип Немного моды
Обучение FashionCLIP, предметно-ориентированной модели CLIP для моды. Это короткая запись в блоге, описывающая FashionCLIP . Если вы специалист по данным, вам, вероятно, придется иметь дело как с изображениями, так и с текстом. Однако ваши данные будут очень специфичны для вашего домена, и стандартные модели могут не работать. В этом посте объясняется, как специфические для предметной области модели видения и языка можно использовать в специфичной для предметной области..
Генеративный ИИ в финансовых услугах  — «Получите ценную информацию о взаимодействии клиента и агента с помощью Amazon…
Генеративный ИИ покорил мир и вызвал массовые дискуссии о том, какие варианты использования можно решить с помощью этих удивительных технологий. В этом блоге мы сосредоточимся на очень популярном примере использования, связанном с созданием аналитики после звонка и извлечением информации для агента по обслуживанию клиентов в банке (давайте назовем его AnyBank). Таким образом, AnyBank ежедневно получает тысячи звонков от клиентов, поэтому все его агенты заняты круглосуточно и без выходных...
Быстрый инжиниринг
Предыстория: Большие языковые модели в сочетании с несколькими возможностями искусственного интеллекта могут генерировать изображения и текст, а также приближаться/достигать производительности на уровне человека в ряде задач. Мир переживает революцию в искусстве (DALL-E, MidJourney, Imagine и др.), науке (AlphaFold), медицине и других ключевых областях, и этот подход играет свою роль в этой революции. Контекстное обучение, популяризированное командой разработчиков GPT-3 LLM,..
Автоэнкодер Semantic Pyramid от Google и CMU знаменует собой первую успешную попытку мультимодального…
Недавняя разработка больших языковых моделей (LLM) позволяет им стать более универсальными и независимыми от конкретных задач. Принимая во внимание впечатляющую производительность LLM для захвата богатых концептуальных знаний в их лексическом встраивании, возникает интригующий вопрос: способны ли замороженные LLM решать мультимодальные задачи? Вышеупомянутый вопрос, однако, недостаточно изучен и не имеет большого успеха. Чтобы заполнить этот пробел, в новой статье SPAE: Semantic..
Покупка против создания для предприятия: «ChatGPT» против открытого исходного кода против QLoRA
По мере того, как мир захватывает ChatGPT, обещающий революционизировать все, от образования, бизнеса, здравоохранения, торговли и многого другого, возникает естественный вопрос: как такое предприятие, как банк, поставщик медицинских услуг, телекоммуникационная компания или розничный торговец, решает внедрить такие системы в свой бизнес? В частности, следует ли использовать сторонние большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT , или создавать внутреннюю инфраструктуру? Насколько..
Навигация по миру больших языковых моделей: как выбрать лучшую для вашего проекта
Введение : Мир искусственного интеллекта и машинного обучения быстро расширяется, и модели больших языков (LLM) становятся все более популярными благодаря их приемлемости и применимости ко всему множеству вариантов использования в Business Domain. Эти модели способны обрабатывать огромные объемы данных, изучать закономерности и делать прогнозы на основе данных. Однако при таком большом количестве доступных моделей больших языков выбор правильной модели для вашего проекта может..