Публикации по теме 'large-language-models'
Пользовательская среда для обучения и выводов LLM в Azure ML
В последнем блоге мы представили тонкую настройку OSS LLM на Azure ML. Одной из важнейших задач была настройка среды для тонкой настройки. В этом блоге мы специально сосредоточимся на нем, подробно раскроем его и узнаем, как Azure ML делает его эффективным, гибким и простым для нас, чтобы использовать его образы перед сборкой для оптимального и легкого обучения.
Во время настройки конвейера обучения мы управляли средой выполнения, используя настройку AML conda и PIP env через среду..
Раскрытие возможностей Llama2 LLM: плюсы, минусы и лучшие практики в области здравоохранения и медицины
В динамичной среде обработки естественного языка (NLP) появление модели большого языка Llama2 (LLM) вызвало волнение и любопытство. Изучая его потенциал, важно понимать нюансы, преимущества и проблемы, которые он несет, особенно в сфере здравоохранения и медицины.
Плюсы Llama2 LLM в различных случаях использования :
1. Точность анализа медицинских текстов: глубокое понимание медицинской терминологии Llama2 LLM позволяет точно анализировать сложные медицинские тексты, помогая в..
Легкое извлечение документов: руководство по использованию неструктурированного API и коннекторов данных
В огромной цифровой вселенной данные являются источником жизненной силы, которая стимулирует принятие решений и инновации. Но не все данные одинаковы. Неструктурированные данные в изображениях и документах часто содержат огромное количество информации, которую сложно извлечь и проанализировать.
Откройте для себя Unstructured.io , мощный инструмент для извлечения и эффективного преобразования структурированных данных. Благодаря шестнадцати готовым коннекторам API может легко..
Демистификация ИИ: без жаргона, без докторской степени, часть 1
На протяжении десятилетий средства массовой информации формировали наше представление о том, что такое искусственный интеллект: «Бегущий по лезвию», «Я-робот», «Военные игры», «Терминатор», «Космическая одиссея 2001 года» — и это лишь некоторые из них. Причина, по которой я пишу эту статью, состоит в том, чтобы демистифицировать, что такое «ИИ» и как он работает. Попробую изложить простыми словами. В этой статье речь пойдет о:
Что такое искусственный интеллект Что такое машинное..
Запоминание разговоров: создание чат-ботов с кратковременной и долговременной памятью на AWS
TLDR. Эта статья представляет собой исчерпывающее руководство по созданию полнофункционального чат-бота для предметной области, который включает в себя как кратковременную, так и долговременную память, эмулируя человеческое мышление. Для этого мы будем использовать модели Foundation из SageMaker JumpStart и использовать различные сервисы AWS, такие как DynamoDB, OpenSearch, Lambda и т. д. Объединив все эти компоненты, мы разработаем когнитивную архитектуру, которая имитирует возможности..
Изучение обширных возможностей больших языковых моделей (LLM)
«Большие языковые модели (LLM), основанные на обширных нейронных сетях и обучении с самоконтролем, революционизируют понимание человеческого языка. LLM основан исключительно на методологиях глубокого обучения. От генерации и перевода текста до создания и кодирования изображений LLM, такие как Chat GPT, Falcon и BERT, стимулируют эволюцию разговорного ИИ и переопределяют будущее обработки естественного языка».
Трансформеры - языковые модели🔥
Архитектура Transformer является..
Контекстное обучение с использованием моделей нейронных последовательностей на основе преобразователей.
Контекстное обучение с использованием моделей нейронных последовательностей на основе преобразователей.
Раскрытие неявной реализации стандартных алгоритмов обучения в моделях нейронной последовательности.
Во время моего воскресного чтения на этой неделе я нашел эту исследовательскую работу, в которой исследуется гипотеза о том, что модели нейронной последовательности на основе преобразователя могут неявно реализовывать стандартные алгоритмы обучения во время обучения в контексте...
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..