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

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…