«Самообучающий метод машинного обучения NExT значительно улучшает способность LLM рассуждать о выполнении кода: выгода для клиник и врачей» Повышение обоснования исполнения кода с помощью искусственного интеллекта Понимание и анализ исполнения программ критичны для разработчиков, особенно во время отладки и исправления кода. Традиционно разработчики ментально моделируют исполнение кода или используют инструменты отладки для выявления и устранения…
SenseTime представила SenseNova 5.0: быстрая и доступная моделирование крупномасштабных данных, превосходящая по производительности GPT-4 Turbo. «`html Продвижение искусственного интеллекта Искусственный интеллект стремительно развивается, что приводит к созданию масштабных моделей ИИ, способных эффективно и быстро решать сложные задачи. Проблемы и решения Одной из проблем было сбалансирование вычислительной мощности и эффективности, особенно в реальном времени, например, в…
Применение небольших языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах для снижения затрат, обеспечения конфиденциальности данных и возможности работы в автономном режиме. «`html Реализация малых языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах В современном быстро развивающемся мире генеративного искусственного интеллекта deepsense.ai стремится установить новые решения, объединяя Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Small Language Models…
FineWeb: Обещающий набор данных с открытым исходным кодом для улучшения языковых моделей «`html FineWeb: Развитие языковых моделей с открытым набором данных на 15 триллионов токенов FineWeb, недавно выпущенный открытый набор данных, предлагает более 15 триллионов токенов англоязычных веб-данных, собранных из CommonCrawl за период с 2013 по 2024 год. Он тщательно обработан с использованием библиотеки datatrove…
Улучшение способностей к рассуждению, планированию и выполнению задач: сравнение одноагентных и многоагентных архитектур для клиник и врачей. «`html Практические решения на базе искусственного интеллекта для вашего бизнеса Узнайте, как ИИ может изменить ваш способ работы. Идентификация возможностей автоматизации: определите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от применения ИИ. Определение KPI: убедитесь, что…
Сравнение платформ обучения моделей для клиник и врачей: облачное, централизованное, федеративное обучение, машинное обучение на устройствах и другие методики. «`html Разнообразные платформы обучения машинного обучения Облачные и централизованные платформы предоставляют обширную вычислительную мощность, что делает их идеальными для предприятий. Централизованное обучение в облаке полезно для задач с большими наборами данных. Федеративное обучение Приватный подход, при…
Pegasus-1: Мультимодельная языковая модель для понимания видеоконтента и взаимодействия через естественный язык. Представляем Pegasus-1: Мультимодельная языковая модель для видеоконтента Улучшение понимания и взаимодействия с видео Pegasus-1 — это передовая модель, разработанная для понимания и взаимодействия с видеоконтентом с использованием естественного языка. Она решает сложности видеоданных, понимая временные последовательности, динамику и пространственный анализ. Адаптивность в различных…
Улучшение масштабируемости и производительности модели искусственного интеллекта: исследование многоголовой смеси экспертов Большие модели, такие как большие языковые модели (LLM) и большие мультимодальные модели (LMM), показали свою эффективность в различных задачах. Однако увеличение размера модели снижает скорость вывода, что ограничивает ее практическую применимость. Разреженные смеси экспертов (SMoE) предлагают решение, но сталкиваются с проблемами, такими как низкая…
Улучшение масштабируемости и производительности модели искусственного интеллекта: исследование многоголовой смеси экспертов «`html Улучшение масштабируемости и производительности модели искусственного интеллекта: исследование многоголовой смеси экспертов Введение Большие модели, такие как большие языковые модели (LLM) и большие мультимодальные модели (LMM), показали свою эффективность в различных задачах. Однако увеличение размера модели снижает скорость вывода, что ограничивает ее практическую применимость.…
Новая модель машинного обучения для улучшения диффузионных моделей: преимущества для клиник и врачей. Продвижение решений искусственного интеллекта Нейронные модели диффузии потока (NFDM): улучшение структуры машинного обучения Практические решения и ценность Генеративные модели в машинном обучении имеют разнообразные применения в различных областях, таких как искусство, медицина и физика. Они способны строить вероятностные распределения для создания подобных…