Публикации по тегам llm

Публикации по теме 'llm'

Развертывание предварительно обученных LLM в Snowflake

Узнайте, как развернуть предварительно обученные большие языковые модели из Hugging Face в Snowflake с помощью векторизованных пользовательских функций Python. Отказ от ответственности. Содержание этой статьи было первоначально опубликовано в публикации Snowflake Medium. Ссылку на оригинал статьи можно найти здесь . Модели больших языков (LLM), такие как ChatGPT, приобрели популярность благодаря своей способности генерировать ответы, подобные человеческим, на текстовый ввод...

LLM 101 — Генераторный искусственный интеллект с большими языковыми моделями для начинающих — Часть 1

Поймите, что означает генеративный искусственный интеллект с LLM, его основные определения и архитектуру. Мы изучим генеративный искусственный интеллект и фундаментальные концепции «архитектуры-трансформера». Что такое ИИ? AI означает искусственный интеллект. Это относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, запрограммированных думать, учиться и решать проблемы, как люди. Несколько примеров: Машинное обучение (МО) : подмножество искусственного интеллекта,..

Состязательные атаки на модели НЛП: защита от троянских угроз — Шаурья Шривастав

В современном цифровом мире модели искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка (НЛП) стали неотъемлемой частью множества приложений: от чат-ботов и языкового перевода до фильтрации контента и анализа настроений. Однако по мере того, как эти модели усложняются и расширяются, они становятся восприимчивыми к атакам нового типа, известным как состязательное машинное обучение. Среди этих атак значительное внимание привлекли троянские атаки на модели AI NLP из-за их..

Оценка поисковых систем расширенной генерации (RAG) с помощью MLFLow

Retrieval-augmented Generation (RAG) — это практика расширения памяти или знаний модели генерации текста наподобие ChatGPT или Llama-2 за счет предоставления доступа к информации из внешнего источника данных. Типичный процесс RAG: Пользователь задает вопрос или дает инструкцию. Система запрашивает векторную базу данных , чтобы найти информацию, относящуюся к вопросу или инструкции пользователя ( поиск ). Подсказка пользователя и любая соответствующая информация из..

Изучение того, обладают ли большие языковые модели сознанием

Поскольку технология продолжает развиваться, разработка больших языковых моделей стала предметом большого интереса и обсуждения. Эти модели, такие как GPT-4 от OpenAI, способны генерировать связный и контекстуально релевантный текст, который часто имитирует человеческие языковые шаблоны. Однако один вопрос, который возникает из-за этой впечатляющей способности, заключается в том, обладают ли эти модели сознанием. В этом блоге мы углубимся в тему, изучив аргументы за и против сознания..

Статья № 2 : Вопросы-ответы по документам — Разделение текста и анализ

Как мы уже упоминали в нашей обзорной статье. Систему вопросов и ответов по документам (Docs-QA) можно резюмировать на следующей диаграмме: Первый компонент — «Разделитель текста». Вы можете думать об этом случае как о измельчении пищи во рту в качестве первого шага перед глотанием и перевариванием или как о фрагментировании текста при чтении, прежде чем понять. Прежде чем углубиться в разбиение текста для НЛП, особенно. Docs-QA, давайте вернемся к основам: какова нормальная..

Как измерить эффективность подсказок?

Есть много объяснений в других местах, здесь я хотел бы поделиться некоторыми примерами вопросов и потенциальными ответами в настройках собеседования . Вопрос 1. Как вы оцениваете, что ваше новое приглашение лучше старого при подаче заявок на получение LLM? Вопрос 2. Почему это важно? Вот несколько советов для читателей: Вопрос 1: Введение новых подсказок часто приводит к разным результатам в разных сценариях. Традиционный подход к оценке успешности модели,..