Categoria: Inteligência artificial

A pesquisa em inteligência artificial (IA) tem se concentrado cada vez mais em melhorar a eficiência e a robustez dos modelos de aprendizagem profunda. Esses modelos revolucionaram o processamento de linguagem natural, a visão computacional e a análise de dados, mas apresentam desafios computacionais significativos. Especificamente, à medida que os modelos crescem, eles exigem mais …

Lançamento de Conjunto de dados FC-AMF-OCR com LightOn representa um marco significativo no reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e no aprendizado de máquina. Este conjunto de dados é um avanço técnico e é a base para futuras pesquisas em Inteligência Artificial (IA) e visão computacional. A introdução de tal conjunto de dados abre novas oportunidades …

A regressão exponencial é um método estatístico avançado para encontrar equações estatísticas que melhor descrevem um conjunto de dados. Ao contrário da regressão convencional, que ajusta os dados a modelos predefinidos, a regressão logística procura propriedades estatísticas subjacentes a partir do zero. Esta abordagem ganhou destaque em campos científicos como física, química e biologia, onde …

Modelos linguísticos de larga escala (LLMs) revolucionaram o processamento de linguagem natural, mostrando notáveis ​​capacidades de generalização em uma ampla variedade de tarefas. No entanto, devido à fraca adesão às instruções, estes modelos enfrentam um desafio significativo na produção de resultados formatados corretamente, como JSON. Esta limitação representa um obstáculo significativo para aplicações orientadas por …

Os motores de busca tradicionais dependem fortemente de consultas baseadas em texto, limitando a sua capacidade de processar e interpretar as informações cada vez mais complexas disponíveis hoje na Internet. A maioria dos sites modernos inclui texto e imagens. No entanto, continua a faltar a capacidade dos motores de busca tradicionais para lidar com estas …

Na era das indústrias transformadoras de IA, IA do CodeMaker alcançou um marco histórico ao recriar automaticamente uma biblioteca de software de 90.000 linhas com uma surpreendente semelhança de 91% com a base de código original. Este avanço marca uma grande mudança na forma como a IA pode ser usada no desenvolvimento de software, demonstrando …

Os modelos linguísticos multimodais (MLLMs) concentram-se na criação de programas de inteligência artificial (IA) que podem interpretar facilmente texto e dados visuais. Esses modelos visam preencher a lacuna entre a compreensão da linguagem natural e a compreensão visual, permitindo que as máquinas processem coletivamente vários tipos de entrada, desde documentos de texto até imagens. A …

A otimização dos modelos de aprendizagem profunda continua a ser um grande desafio, à medida que o custo de formação dos principais modelos linguísticos (LLMs) continua a aumentar. À medida que os modelos crescem, a carga computacional e o tempo de treinamento necessário aumentam significativamente, criando a necessidade de otimizações eficientes que podem reduzir o …

Pesquisas anteriores sobre estruturas de pensamento nos principais modelos linguísticos (LLMs) exploraram várias maneiras de melhorar as habilidades de resolução de problemas. A Cadeia de Pensamento (CoT) introduziu processos de pensamento específicos, enquanto a Árvore do Pensamento (ToT) e o Gráfico do Pensamento (GoT) expandiram esse conceito incorporando possibilidades de ramificação e relações complexas entre …

Os LLMs demonstram habilidades linguísticas notáveis, o que levanta questões sobre seus processos de memória. Ao contrário dos humanos, que usam a memória para realizar tarefas diárias, a “memória” dos LLMs é baseada em entradas e não em armazenamento externo. Os esforços de pesquisa visam melhorar a retenção de LLMs, aumentando o comprimento do contexto …