Prehľadávať všetok obsah označený LLMs
Agentická AI je pokročilá vetva umelej inteligencie, ktorá umožňuje systémom konať autonómne, prijímať rozhodnutia a zvládať zložité úlohy s minimálnym dohľadom človeka. Na rozdiel od tradičnej AI dokážu agentické systémy analyzovať dáta, prispôsobovať sa dynamickému prostrediu a vykonávať viacstupňové procesy s autonómiou a efektivitou.
Preskúmajte autonómne vozidlá—samojazdiace autá, ktoré využívajú AI, senzory a konektivitu na prevádzku bez ľudského zásahu. Zistite viac o ich kľúčových technológiách, úlohe AI, integrácii LLM, výzvach a budúcnosti inteligentnej dopravy.
Detekcia jazyka vo veľkých jazykových modeloch (LLM) je proces, ktorým tieto modely identifikujú jazyk vstupného textu, čo umožňuje presné spracovanie pre viacjazyčné aplikácie ako chatboti, preklady a moderovanie obsahu.
Doladenie modelu prispôsobuje predtrénované modely na nové úlohy drobnými úpravami, čím znižuje potrebu dát a zdrojov. Zistite, ako doladenie využíva transfer learning, rôzne techniky, osvedčené postupy a metriky hodnotenia na efektívne zlepšenie výkonu modelu v NLP, počítačovom videní a ďalších oblastiach.
Otestovali sme a zoradili schopnosti písania 5 populárnych modelov dostupných vo FlowHunt, aby sme našli najlepší LLM pre tvorbu obsahu.
Metaprompt v umelej inteligencii je vysokoúrovňový pokyn navrhnutý na generovanie alebo vylepšovanie ďalších promptov pre veľké jazykové modely (LLM), čím sa zlepšujú výstupy AI, automatizujú úlohy a zlepšuje viacstupňové uvažovanie v chatbotov a automatizačných pracovných tokoch.
Rekurzívne promptovanie je technika umelej inteligencie využívaná pri veľkých jazykových modeloch ako GPT-4, ktorá umožňuje používateľom postupne vylepšovať výstupy prostredníctvom opakovanej spätnej väzby a dialógu za účelom dosiahnutia kvalitnejších a presnejších výsledkov.
Reťazenie modelov je technika strojového učenia, pri ktorej sú viaceré modely navzájom prepojené sekvenčne, pričom výstup jedného modelu slúži ako vstup pre nasledujúci model. Tento prístup zlepšuje modularitu, flexibilitu a škálovateľnosť pre zložité úlohy v AI, LLMs a podnikových aplikáciách.
Retrieval Augmented Generation (RAG) je pokročilý AI rámec, ktorý kombinuje tradičné systémy na vyhľadávanie informácií s generatívnymi veľkými jazykovými modelmi (LLM), čo umožňuje AI generovať text, ktorý je presnejší, aktuálny a kontextovo relevantný vďaka integrácii externých znalostí.
Sumarizácia textu je kľúčový AI proces, ktorý zhŕňa rozsiahle dokumenty do stručných súhrnov pri zachovaní kľúčových informácií a významu. Využívaním veľkých jazykových modelov ako GPT-4 a BERT umožňuje efektívne spravovanie a porozumenie obrovského digitálneho obsahu pomocou abstraktívnych, extraktívnych a hybridných metód.
Trendy AI technológií zahŕňajú súčasné a vznikajúce pokroky v oblasti umelej inteligencie, vrátane strojového učenia, veľkých jazykových modelov, multimodálnych schopností a generatívnej AI, ktoré formujú odvetvia a ovplyvňujú budúci technologický vývoj.
