Публикации по теме 'generative-ai'


Новая книга по синтетическим данным: только что выпущена версия 3.0
Книга значительно расширилась по сравнению с версией 1.0. Он начался с синтетических данных в качестве одного из основных компонентов, но также углубился в объяснимый ИИ, интуитивно понятное/интерпретируемое машинное обучение и генеративный ИИ. Теперь с 272 страницами (по сравнению со 156 в первой версии) основное внимание уделяется синтетическим данным. Конечно, я все еще обсуждаю объяснимый и генеративный ИИ: эти концепции тесно связаны с синтезом данных. Однако было добавлено..
Машины Больцмана (серия обучения без учителя, статья №3)
В предыдущей статье этой серии я рассказал, как мы можем использовать контрастную дивергенцию при обучении сети хопфилда, как добавление шума к переходам между состояниями делает сеть хопфилда более устойчивой к непреднамеренным минимумам и как добавление скрытых единиц увеличивает потенциал сети моделировать сложные узоры. Мы закончили кратким выводом о том, что стохастическую сеть Хопфилда со скрытыми элементами также можно назвать машиной Больцмана, что является темой этого эпизода...
17 лучших инструментов генеративного программирования на основе ИИ (для разработчиков)
TL;DR: Держитесь за клавиатуру, разработчики! Наступил век генеративного ИИ, и он меняет правила игры. ChatGPT, насчитывающий более 100 миллионов пользователей, является лишь одним из примеров того, как генеративный ИИ меняет способ написания кода. Эти инструменты могут анализировать шаблоны в существующем коде и генерировать новые строки кода, оптимизированные для удобства чтения, эффективности и безошибочного выполнения. Они даже могут помочь с проверкой кода, выявляя потенциальные..
Давайте попробуем TestGPT генератор тестовых случаев: codium AI
Мы видели ChatGPT и другие инструменты генеративного ИИ, которые генерируют код для запрошенной нами логики, а также тестовые примеры для них. Codium AI — это платформа на базе ИИ, которая помогает командам разработчиков автоматизировать проверку кода и выявлять потенциальные проблемы в их коде, а также писать тестовые примеры для кода, который понимает ИИ. Давайте посмотрим, действительно ли этот инструмент полезен. Для начала рассмотрим простую программу, которая вычисляет сумму..
«Достижение оптимальной производительности машинного обучения с минимальными усилиями: как использовать мощность графических процессоров с помощью одного…
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: Мир совместного потребления растет, и такие платформы, как Uber, Airbnb, Etsy и TaskRabbit, лидируют в предоставлении людям возможности зарабатывать деньги на экономике совместного потребления. Вкратце: экономика совместного использования переживает бум, и такие компании, как Uber, Airbnb,..
Четыре подхода к построению на основе базовых моделей генеративного ИИ
Что работает, плюсы и минусы, а также пример кода для каждого подхода Если какая-то терминология, которую я здесь использую, вам незнакома, рекомендую сначала прочитать мою предыдущую статью о LLM . Есть есть команды, которые используют ChatGPT или его конкурентов (Anthropic, Google Flan T5 или PaLM, Meta LLaMA, Cohere, AI21Labs и т. д.) на самом деле, а не для милых демонстраций. К сожалению, информативный контент о том, как они это делают, теряется среди маркетинговой шумихи и..
Внедрение вариационных автоэнкодеров с нуля
В этой статье мы будем реализовывать вариационные автоэнкодеры с нуля на python. Что такое автоэнкодеры и для чего они служат Автоэнкодер — это нейронная архитектура, состоящая из двух частей: кодера и декодера. Декодер следует за кодировщиком, а посередине находится так называемый скрытый слой, который имеет различные названия, иногда может упоминаться как слой узкого места, скрытое пространство, скрытый слой, слой кодирования или слой кода. Это выглядит примерно так: Архитектура..