Публикации по теме 'large-language-models'
Cerebras упрощает использование прогностических возможностей GPT-J
Посмотрите, почему эта языковая модель с открытым исходным кодом так популярна, как она работает и насколько просто ее обучать на одной системе Cerebras.
Несколько лет назад мы считали авторегрессионные модели обработки естественного языка со 100 миллионами параметров огромными. Теперь Cerebras делает не только возможным, но и простым непрерывное обучение и точную настройку мощной модели GPT-J с открытым исходным кодом с шестью миллиардами параметров на одном устройстве . В этой статье..
Если чат GPT допускает ошибки, кто должен нести за это ответственность?
Быстрое распространение способности chatGPT эффективно и точно отвечать на человеческие запросы по-человечески привлекло исследователей, ученых, программистов, академиков и многие другие слои общества. Функции, которыми он оснащен, охватывают широкий спектр занятий, включая развлечение, расширение знаний, научное и академическое письмо, личные языковые производные и т. д.
Тем не менее, главная проблема по-прежнему заключается в том, насколько надежен и надежен chatGPT? Если я проиграю..
Сокращение гигантов: как дистилляция знаний меняет ландшафт моделей глубокого обучения
Ишара Неранджана — младший инженер по машинному обучению
Модели глубокого обучения изменили наше представление об искусственном интеллекте , но по мере того, как они становятся все более обширными и сложными, их становится все труднее использовать в практических приложениях.
Одной из наиболее значимых предварительно обученных моделей является GPT-4 , которая содержит 100 триллионов параметров и обучается на обширных текстовых данных.
Но что, если бы мы могли объединить силу..
Масштабное преимущество ChatGPT: размышления о «горьком уроке»
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) уже много лет меняет мир и развивается циклически, полагаясь на преимущества масштаба вычислений, данных и моделей для постоянного достижения качественного скачка по сравнению с количественными изменениями. В частности, недавнее появление большой языковой модели (LLM) ChatGPT заставило нас пересмотреть реальность разработки ИИ с учетом его преимуществ масштаба. Фактически, профессор Рич Саттон — выдающийся деятель обучения с подкреплением в..
(Часть 2) Раскрытие возможностей LLM: три уникальных варианта использования LLM
(Часть 2) Раскрытие возможностей LLM: три уникальных варианта использования LLM
Добро пожаловать во вторую часть нашей серии статей об определении вариантов использования больших языковых моделей (LLM) на предприятии. В части 1 мы рассмотрели пять вариантов использования, которые соответствуют тому, что я назвал «классическими проблемами НЛП . Сегодня мы рассмотрим оставшиеся три варианта использования, представляющие уникальные возможности для применения новых логических..
Управление контекстом LLM — проблема рюкзака
LLM могут быть более полезными и менее подверженными галлюцинациям, когда они могут читать соответствующие документы, веб-страницы и предыдущие разговоры, прежде чем отвечать на новый вопрос пользователя. К сожалению, LLM имеют конечную длину контекста, которая может быть быстро превышена при запросе на чтение этих внешних ресурсов. Так что надо как-то решить, какие ресурсы стоит попросить прочитать LLM, а получается, что это проблема ранца .
Обзор рюкзака
Задача о рюкзаке — это..
MLOPs Hackathon 2023: Создание технического бота для вопросов и ответов Slack с API OpenAI
В эти выходные я участвовал в 12-часовом хакатоне через Сообщество MLOps области залива Сан-Франциско при спонсорской поддержке Redis , RelevanceAI и EssenceVC . Это был мой второй хакатон и первый, который я посетил через сообщество MLOps. Начиная с 9 утра в субботу, 3 июня, мы встретились в современном офисе в Сан-Франциско с видом на Южный парк.
После кофе и закусок мы собрались в круг, представились и самоорганизовались, чтобы сформировать команды. Участниками хакатона были..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..