Публикации по теме 'large-language-models'
Brain2Music: раскрытие тонкостей человеческого взаимодействия с музыкой
Музыка — это универсальный язык, преодолевающий культурные границы во всем мире. С быстрым развитием моделей больших языков (LLM) нейробиологи проявили большой интерес к изучению представления музыки в нашем мозгу.
В соответствии с этим интересом исследовательская группа из Google, Университета Осаки, NICT и Araya Inc. представляет Brain2Music в новой статье Brain2Music: реконструкция музыки на основе деятельности человеческого мозга . Этот подход использует MusicLM для реконструкции..
Эй, Линкольн, что мне делать, если в моей голове дыра?
Спросите президента — на базе OpenAI GPT-3.5
Нравится вам это или нет, модели с искусственным интеллектом никуда не денутся. Думаете ли вы, что они собираются захватить землю и питаться человечеством или решить все проблемы общества и открыть мир мира и отдыха, я считаю, что вы все равно можете повеселиться с большими языковыми моделями!
Компонуемость в приложениях LLM
Изучение шаблонов подсказок и цепочек с помощью Slack и OpenAI
Мир LLM сейчас развивается очень быстро, и многие команды создают инструменты и каркасы для этого нового вида приложений. Хотя стандартные результаты, которые вы получаете с помощью GPT-3 и ChatGPT, просто невероятны, для всего, кроме самых простых приложений, нам нужна компонуемость . Как минимум, возможность вводить динамические данные в подсказки и связывать процессы LLM вместе.
Пример, который я собираюсь рассмотреть, —..
WizardLM от Microsoft и Peking U позволяет LLM автоматически массово производить сложные инструкции
Любой, кто когда-либо собирал домашнюю мебель в стиле Ikea, знает, что пошаговые инструкции значительно облегчают задачу. Недавние исследования показали, что большие языковые модели (LLM) также могут извлечь выгоду из инструкций, и, следовательно, в настоящее время они обычно обучаются или настраиваются с помощью открытых данных о выполнении инструкций, предоставляемых человеком…
Понимание разницы между GPU и TPU в глубоком обучении
Аппаратные ускорители имеют решающее значение для достижения оптимальной производительности при обучении и выводах в быстро меняющейся сфере глубокого обучения. Графические процессоры (GPU) и Tensor Processing Units (TPU) стали двумя наиболее известными ускорителями. Различия между GPU и TPU и то, как они влияют на приложения глубокого обучения, будут обсуждаться в этой статье блога.
Дизайн и цели:
Графические процессоры: графические процессоры — это высокопараллельные..
Самоконтролируемое обучение обработке естественного языка (НЛП): раскрытие силы немаркированного…
Почему ИИ записался в класс самостоятельного обучения? Научиться себя маркировать, конечно!
Самоконтролируемое обучение (SSL) — замечательная область, особенно в области обработки естественного языка (NLP). В этой статье давайте изучим SSL в НЛП, поймем его ключевые концепции и узнаем, как он меняет мир языковой обработки.
Что такое самостоятельное обучение в НЛП?
Представьте себе, если бы машина могла учиться без того, чтобы человек давал метки. В этом суть самоконтролируемого..
Практические рекомендации по разработке приложений с помощью ChatGPT для крупномасштабных наборов данных
Этот пост является продолжением предыдущего обсуждения влияния языка на производительность ChatGPT в задачах классификации текста и призван дать практическую информацию о разработке приложений с большими языковыми моделями (LLM) для обработки больших объемов данных.
В The Hotels Network мы предлагаем платформу динамической настройки контента для более чем 19 000 отелей по всему миру, улучшая взаимодействие с пользователем и производительность веб-сайта. Понимание веб-страниц наших..
