Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Large Language Models
Efektywne strojenie parametrów (PEFT) to innowacyjne podejście w AI i NLP, które umożliwia adaptację dużych, wstępnie wytrenowanych modeli do konkretnych zadań poprzez aktualizację jedynie niewielkiej części ich parametrów, co obniża koszty obliczeniowe i czas treningu, umożliwiając efektywne wdrażanie.
Emergencja w AI odnosi się do zaawansowanych, systemowych wzorców i zachowań, które nie zostały jawnie zaprogramowane, a pojawiają się w wyniku interakcji pomiędzy komponentami systemu. Te emergentne zachowania powodują wyzwania w zakresie przewidywalności i etyki, wymagając zabezpieczeń i wytycznych w celu zarządzania ich wpływem.
Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard interfejsu, który umożliwia dużym modelom językowym (LLM) bezpieczny i spójny dostęp do zewnętrznych źródeł danych, narzędzi i funkcjonalności, działając jako „USB-C” dla systemów AI.
Dowiedz się więcej o Mistral AI i oferowanych przez nich modelach LLM. Odkryj, jak wykorzystywane są te modele i co je wyróżnia.
Model bazowy AI to wielkoskalowy model uczenia maszynowego trenowany na ogromnych ilościach danych, który można dostosować do szerokiej gamy zadań. Modele bazowe zrewolucjonizowały AI, służąc jako uniwersalna podstawa dla wyspecjalizowanych aplikacji AI w dziedzinach takich jak NLP, wizja komputerowa i inne.
Dowiedz się, jak naukowcy z MIT rozwijają duże modele językowe (LLM), prezentując nowe spostrzeżenia dotyczące ludzkich przekonań, nowatorskie narzędzia do wykrywania anomalii oraz strategie dostosowywania modeli AI do oczekiwań użytkowników w różnych sektorach.
Poznaj, jak AI ewoluowała od modeli językowych do systemów obsługujących GUI i przeglądarki internetowe; zespół FlowHunt omawia innowacje, wyzwania i przyszłość interakcji człowiek-komputer.
