Nvidia представляет конкурентную модель Llama3-70B для улучшения качества и генерации текста.

 Nvidia Publishes A Competitive Llama3-70B Quality Assurance (QA) / Retrieval-Augmented Generation (RAG) Fine-Tune Model

“`html

Новейшие решения в области искусственного интеллекта (ИИ) от Nvidia

В сфере обработки естественного языка (NLP) возможности взаимодействия человека с компьютером переосмысливаются благодаря внедрению передовых моделей вопросно-ответной системы (QA). Недавно Nvidia опубликовала конкурентоспособную модель Llama3-70b QA/RAG fine-tune. Модель Llama3-ChatQA-1.5 представляет собой значительное достижение, отмечающее крупный прогресс в области Retrieval-Augmented Generation (RAG) и контроля качества разговоров.

Основные характеристики модели Llama3-ChatQA-1.5

Модель Llama3-ChatQA-1.5, построенная на базе модели ChatQA (1.0), использует надежную базовую модель Llama-3 и улучшенный метод обучения. Значительным прорывом стало внедрение масштабных наборов данных для разговорной вопросно-ответной системы, что придало модели улучшенные возможности работы с табличными данными и арифметическими вычислениями.

Модели Llama3-ChatQA-1.5-8B и Llama3-ChatQA-1.5-70B представляют собой две версии этой передовой модели с 8 миллиардами и 70 миллиардами параметров соответственно. Эти модели, первоначально обученные с использованием Megatron-LM, были преобразованы в формат Hugging Face для удобства доступа.

Развивая успех модели ChatQA, семейство разговорных моделей вопросно-ответной системы с производительностью, сравнимой с GPT-4, была разработана модель Llama3-ChatQA-1.5. ChatQA значительно улучшает результаты нулевого ответа в разговорной вопросно-ответной системе с использованием больших языковых моделей (LLM) путем введения уникальной стратегии корректировки инструкций в два этапа.

С помощью плотного извлекателя, оптимизированного на многоразовом наборе данных для вопросно-ответной системы, ChatQA эффективно обрабатывает генерацию с улучшенным поиском. Этот метод значительно снижает затраты на внедрение и дает результаты, сопоставимые с самыми передовыми методами переписывания запросов.

С переходом к моделям Llama 3, устанавливающим новые стандарты в области искусственного интеллекта, происходит значительный поворот в развитии ИИ. Эти модели с 8 миллиардами и 70 миллиардами параметров показывают отличные результаты на различных промышленных бенчмарках и поддерживаются улучшенными способностями рассуждения.

Будущие цели команды Llama включают расширение Llama 3 в мультиязычные и мультимодальные области, улучшение контекстного понимания и непрерывное развитие фундаментальных функций LLM, таких как генерация кода и рассуждение. Основная цель – предоставить самые сложные и доступные модели с открытым исходным кодом для поощрения творчества и сотрудничества в сообществе ИИ.

Выводы показывают значительное улучшение результатов модели Llama3 по сравнению с Llama 2. Она устанавливает новый стандарт для LLM с параметрами 8 миллиардов и 70 миллиардов. Значительные усовершенствования в протоколах предварительного и последующего обучения значительно улучшили разнообразие ответов, соответствие модели и критические компетенции, включая рассуждение и следование инструкциям.

В заключение, модель Llama3-ChatQA-1.5 представляет передовые достижения в области NLP и устанавливает стандарты для будущей работы с открытыми моделями ИИ, вступая в новую эру разговорной вопросно-ответной системы и улучшенной генерации. Ожидается, что проект Llama стимулирует ответственное принятие ИИ в различных областях и способствует инновациям в процессе развития.

Применение ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам для консультаций. Мы поможем вам проанализировать, как ИИ может изменить вашу работу, определить области для автоматизации и подобрать подходящее решение. Начните внедрение ИИ с небольших проектов, а затем постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Для консультаций по внедрению ИИ пишите нам на Telegram.

Попробуйте наш ИИ ассистент в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…

  • Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Прорыв в моделях визуального языка

    Практические бизнес-решения с использованием Qwen2.5-VL-32B-Instruct Модель Qwen2.5-VL-32B-Instruct предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и реальной жизни. Вот несколько шагов для ее внедрения: 1. Определите возможности автоматизации Анализируйте текущие процессы, чтобы найти задачи, где…

  • Извлечение Структурированных Данных с Помощью ИИ

    Практические бизнес-решения на основе извлечения структурированных данных с помощью ИИ Введение Использование ИИ для извлечения структурированных данных может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Данная инструкция поможет вам внедрить ИИ-технологии, такие как…

  • Космос-Reason1: Новые горизонты в физическом ИИ

    Введение в Cosmos-Reason1: Прорыв в физическом ИИ Недавние исследования ИИ от NVIDIA представляют Cosmos-Reason1 — мультимодальную модель, предназначенную для улучшения способности ИИ рассуждать в физических средах. Это достижение критически важно для таких приложений,…

  • TokenSet: Революция в семантически осознанном визуальном представлении

    Введение TokenSet представляет собой инновационный подход к визуальной генерации, который может значительно улучшить бизнес-процессы. Этот фреймворк помогает оптимально представлять изображения, учитывая семантическую сложность различных областей. Давайте рассмотрим, как его использование может повысить бизнес-результаты…

  • Лира: Эффективная Архитектура для Моделирования Биологических Последовательностей

    Введение Lyra – это новая архитектура, которая предлагает эффективный подход к моделированию биологических последовательностей, позволяя улучшить бизнес-процессы в области биотехнологий и медицины. Проблемы в текущих моделях Существующие модели требуют значительных вычислительных ресурсов и…