Оптимизация разреженных языковых моделей для бизнес-эффективности Введение в разреженные языковые модели Разреженные большие языковые модели (LLM), особенно те, которые построены на основе структуры Mixture of Experts (MoE), становятся все более популярными в области искусственного интеллекта. Эти модели активируют только часть своих параметров для каждого обрабатываемого токена, что позволяет эффективно масштабироваться и обеспечивать высокую емкость представления.…
Улучшение языковых моделей с помощью ZeroSearch Введение Языковые модели (LLM) становятся все более важными в различных областях, таких как кодирование и автоматизированные ассистенты. Однако они часто обучаются на статических наборах данных, что приводит к устаревшей информации. Для решения этой проблемы языковые модели должны эффективно взаимодействовать с внешними источниками данных. Проблема динамических знаний Основная сложность заключается…
Введение в LLM Большие языковые модели (LLM) значительно продвинулись в выполнении сложных задач рассуждения. Инновации в архитектуре моделей и методах обучения, таких как обучение с подкреплением (RL), сыграли ключевую роль в этом прогрессе. Проблемы с текущими LLM Несмотря на достижения, многие LLM, улучшенные с помощью RL, по-прежнему зависят от статических знаний. Это ограничивает их эффективность…
Введение в DeerFlow ByteDance запустила DeerFlow — открытое решение, которое улучшает сложные исследовательские процессы, интегрируя большие языковые модели (LLMs) со специализированными инструментами. DeerFlow автоматизирует задачи, от поиска информации до генерации мультимедийного контента, создавая совместную среду. Решение сложности исследований с помощью многоагентной координации Современные исследования требуют не только понимания, но и синтеза данных из различных источников.…
Оптимизация ИИ для бизнеса: xGen-small от Salesforce Введение В современном бизнесе эффективная обработка языка становится ключевой, так как компании все больше полагаются на синтез информации из различных источников. Однако традиционные подходы к языковым моделям сталкиваются с серьезными проблемами, такими как высокие операционные затраты, требования к оборудованию и риски конфиденциальности данных. В этой статье мы рассмотрим…
Улучшение совместимости ИИ для бизнес-решений Введение С увеличением внедрения автономных систем, работающих на основе больших языковых моделей (LLM), возникла важная задача: эффективное взаимодействие между этими системами. Для решения этой проблемы предлагается четыре новых протокола, которые обеспечивают стандартизацию совместимости. 1. Стандартизация вызова инструментов с помощью Протокола контекста модели (MCP) MCP предлагает стандартизированный интерфейс для взаимодействия с…
Использование ИИ для трансформации бизнеса Искусственный интеллект (ИИ) меняет подходы к работе организаций, особенно в таких секторах, как оборона и государственные учреждения. Опыт армии США в разработке ИИ может стать ценным ориентиром для бизнеса, стремящегося эффективно внедрять ИИ-решения. Понимание ИИ-структуры Концепция ИИ-структуры важна для организаций, стремящихся модернизировать свои операции. Существует три уровня: Верхний уровень: Планирование…
Внедрение Достоверного ИИ и Лучшие Практики Реализации Введение Департамент энергетики США и Администрация общих услуг придают первостепенное значение продвижению надежного искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) для снижения рисков, связанных с операциями агентств. Эффективная реализация ИИ поможет улучшить бизнес-результаты и повседневную жизнь. Практические Решения для Бизнеса Стратегический Подход Разработать стратегический план для внедрения ИИ,…
Эффективное использование ИИ в найме Искусственный интеллект (ИИ) становится важной частью процесса найма, улучшая его эффективность. Но важно использовать ИИ с осторожностью, чтобы избежать рисков дискриминации. Решения для бизнеса 1. Оценка источников данных Сотрудничайте с поставщиками ИИ, которые проводят тщательную оценку своих обучающих данных с целью выявления потенциальных предвзятостей. 2. Регулярная оценка алгоритмов Убедитесь, что…
Использование предиктивного обслуживания с ИИ и IoT Предиктивное обслуживание, основанное на ИИ и датчиках IoT, приносит значительные преимущества для бизнеса. Эти системы собирают данные для прогнозирования отказов оборудования и рекомендуют профилактические действия. Рост рынка и возможности Рынок предиктивного обслуживания оценивается в 6.9 миллиардов долларов и ожидается, что к 2026 году он достигнет 28.2 миллиардов долларов.…