Wdrażanie modeli wielkojęzykowych (LLM) w rzeczywistych aplikacjach stwarza wyjątkowe wyzwania, szczególnie pod względem zasobów obliczeniowych, opóźnień i opłacalności. W tym obszernym przewodniku omówimy...
W ostatnich latach w modelach wielkojęzykowych (LLM) nastąpił niezwykły postęp. Modele takie jak GPT-4, Google Gemini i Claude 3 wyznaczają nowe standardy w zakresie możliwości i...
W miarę jak modele transformatorów rosną pod względem wielkości i złożoności, stają przed poważnymi wyzwaniami w zakresie wydajności obliczeniowej i wykorzystania pamięci, szczególnie w przypadku długich sekwencji....
Możliwość generowania cyfrowych zasobów 3D na podstawie podpowiedzi tekstowych stanowi jedno z najbardziej ekscytujących najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji i grafiki komputerowej. Jako 3D...
Modele wielkojęzyczne (LLM) to potężne narzędzia nie tylko do generowania tekstu podobnego do ludzkiego, ale także do tworzenia wysokiej jakości danych syntetycznych. Ta umiejętność zmienia sposób, w jaki...
Gemma 2 opiera się na swojej poprzedniczce, oferując zwiększoną wydajność i efektywność, wraz z zestawem innowacyjnych funkcji, które czynią ją szczególnie atrakcyjną zarówno dla badaczy...
Osadzanie kodu to transformacyjny sposób reprezentowania fragmentów kodu jako gęstych wektorów w ciągłej przestrzeni. Te osady oddają semantyczne i funkcjonalne relacje pomiędzy...
LLM, takie jak GPT-3, GPT-4 i ich odpowiedniki o otwartym kodzie źródłowym, często mają trudności z wyszukiwaniem aktualnych informacji i czasami mogą generować halucynacje lub nieprawidłowe informacje. Generacja wspomagana odzyskiwaniem (RAG) to...
Machine Learning Operations (MLops) to zestaw praktyk i zasad, których celem jest ujednolicenie procesów opracowywania, wdrażania i utrzymywania modeli uczenia maszynowego w...
W ostatnich latach w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) nastąpił niezwykły postęp, a u jej podstaw leży potężne połączenie przetwarzania grafiki...
Modele wielkojęzyczne (LLM) są w stanie rozumieć i generować tekst podobny do ludzkiego, co czyni je nieocenionymi w szerokim zakresie zastosowań, takich jak chatboty, generowanie treści,...
W świecie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) pojawili się nowi specjaliści, wypełniając lukę pomiędzy najnowocześniejszymi algorytmami a wdrożeniem w świecie rzeczywistym. Poznaj...
Wprowadzenie do autoenkoderów Autoenkodery to klasa sieci neuronowych, których celem jest uczenie się wydajnych reprezentacji danych wejściowych poprzez ich kodowanie, a następnie rekonstrukcję. Oni...
W miarę ciągłego rozszerzania się możliwości dużych modeli językowych (LLM), opracowywanie solidnych systemów sztucznej inteligencji wykorzystujących ich potencjał staje się coraz bardziej złożone. Konwencjonalne podejście często...
Ponieważ świat w coraz większym stopniu opiera się na danych, zapotrzebowanie na dokładne i wydajne technologie wyszukiwania nigdy nie było większe. Tradycyjne wyszukiwarki, choć potężne, często mają trudności z...