Публикации по теме 'language-model'
Рассвет общего искусственного интеллекта — как языковые модели превратились в разумных существ
Недавнее исследование исследовательской группы Microsoft углубилось в возможности GPT-4. Результаты этого исследования одновременно интересны и тревожны, поскольку команда предполагает, что GPT-4 может стать первым в мире искусственным интеллектом общего назначения (AGI).
Если вам интересно узнать больше об этом новаторском исследовании, я настоятельно рекомендую посмотреть поучительную речь Себастьяна Бубека, прежде чем читать дальше: https://youtu.be/qbIk7-JPB2c .
Но сначала..
Языковые модели нейронных кодеков Microsoft синтезируют высококачественную персонализированную речь из…
имеют плохие способности к обобщению, страдая от резкого падения производительности при работе с невидимыми (не входящими в обучающую выборку) динамиками при нулевых настройках.
Исследовательская группа Microsoft рассматривает эту проблему в новой статье Языковые модели нейронных кодеков — это преобразование текста в речь с нуля …
Языковая модель LLM для бизнеса: преобразование коммуникации и принятия решений
Введение:
В последние годы в области искусственного интеллекта произошли значительные успехи в моделях обработки естественного языка (NLP). Среди этих моделей LLM (Large Language Model) стала мощным инструментом для компаний, позволяющим улучшить их процессы коммуникации и принятия решений. Языковые модели LLM, такие как GPT-3 OpenAI, способны генерировать человеческий текст, понимать контекст и давать содержательные ответы на различные запросы. В этой статье мы рассмотрим..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..