Публикации по теме 'generative-ai'


Создание многооборотного чат-бота с помощью GPT и SageMaker: пошаговое руководство
В этой статье представлено исчерпывающее руководство по созданию генеративного чат-бота с открытым доменом, использующего большую языковую модель (LLM), такую ​​как GPT-Neo, и построенного с помощью SageMaker на AWS. Руководство охватывает такие ключевые области, как обработка диалоговых сессий и высказываний, кодирование и токенизация данных разговоров, а также тонкая настройка LLM, таких как GPT, для создания естественных человеческих ответов. Вы также узнаете, как предварительно..
Галлюцинации в генеративном ИИ: что происходит внутри больших языковых моделей
Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere . TL;DR: Галлюцинации в генеративном ИИ относятся к случаям, когда ИИ генерирует контент, не основанный на входных данных, что приводит к потенциально опасным или вводящим в заблуждение результатам. Причины галлюцинаций включают чрезмерную зависимость от шаблонов, отсутствие разнообразных данных и..
«Начало работы с классификацией KNN: руководство по реализации с TensorFlow.js»
TL;DR: . TL;DR: используйте Tensorflow.js для реализации классификации K-ближайших соседей с возможностью машинного обучения в браузере или Node.js. Найдите K ближайших точек данных из обучающего набора, а затем классифицируйте новые точки данных на их основе. Подпишитесь на информационный бюллетень Towards AI, чтобы быть в курсе новостей, исследований и проектов в области ИИ. Подумайте о спонсорстве, если вы создаете стартап, продукт или услугу в области ИИ. Отказ от..
Как преподаватели могут скорректировать свою практику с учетом существования генеративных моделей?
# За исключением этой строки текста, весь текст в этом сообщении в блоге был сгенерирован с помощью ChatGPT ( https://chat.openai.com/ ), который был предложен с использованием заголовка этого сообщения. Изображение создается с помощью DALL-E ( https://labs.openai.com/ ) с подсказкой: Создать фотореалистичное изображение учащегося с помощью искусственного интеллекта в классе . Как автор блога, я всегда ищу интересные темы для размышлений. В последнее время я много размышлял о быстром..
«Изучение силы K-ближайших соседей: простой способ освоить классификацию и регрессию»
TL;DR: TL;DR K-ближайшие соседи (KNN) — это контролируемый алгоритм, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Он работает, находя K ближайших соседей для новых немаркированных данных и делая прогноз значения или класса, к которому они принадлежат. Значение K является основной частью KNN, и выбор правильного значения k может вызвать затруднения. В зависимости от набора данных выбор значения k может привести как к переоснащению, так и к недообучению. Для..
Midjourney против DALL-E2 Кто победит?
Что ж, у генеративного ИИ много конкурентов, использующих ту же идею преобразования текста в изображение, но кто лучше? Я провел очень интересный тест, чтобы ответить на этот вопрос, который возник из идеи, которая крутилась у меня в голове. Идея возникла из ниоткуда, поэтому я подумал о том, что можно сделать с этой технологией и что с ней могут сделать люди. Я видел, как одни люди делают NFT и пытаются их продавать, а другие создают креативные видеоролики. а некоторые хотят использовать..
Изучение теоретических ограничений генеративного ИИ для создания невидимых данных.
Генеративные модели, такие как модели GPT, построенные на основе Transformers или CLIP, включая генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE), работают путем изучения распределения обучающих данных. Они фиксируют базовую структуру и закономерности в данных, что позволяет им генерировать новые точки данных, которые не были замечены в обучающих данных, но по-прежнему принадлежат к тому же распределению. Но задумывались ли вы, как далеко они могут отклоняться от..