Categoria: Inteligência artificial

Os atuais modelos de fabricação de IA enfrentam desafios relacionados à robustez, precisão, eficiência, custo e resposta amigável ao ser humano. Há uma necessidade de soluções escaláveis ​​e eficientes que possam fornecer resultados precisos enquanto trabalham em várias aplicações de IA. A Nvidia apresenta o modelo Nemotron 70B, projetado para fornecer uma nova referência na …

O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de modelos que podem aprender com grandes conjuntos de dados para melhorar suas capacidades preditivas e de tomada de decisão. Uma das principais áreas de desenvolvimento no aprendizado de máquina são as redes neurais, que são críticas para tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem e …

A necessidade de técnicas eficazes e confiáveis ​​para avaliar o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) está aumentando à medida que estes modelos são integrados em mais domínios. Ao avaliar a eficácia dos LLMs em interações dinâmicas do mundo real, padrões de teste comuns são frequentemente aplicados a conjuntos de dados estáticos, apresentando problemas …

A integração de modelos, especialmente entre modelos linguísticos de grande escala (LLMs), apresenta um desafio interessante que aborda a necessidade crescente de sistemas de IA heterogêneos. Estes modelos têm frequentemente capacidades especializadas, como o multilinguismo ou conhecimentos especializados em domínios específicos, tornando a sua integração crítica para a criação de sistemas robustos e multifuncionais. No …

No atual zeitgeist da IA, a popularidade dos modelos de sequência cresceu devido à sua capacidade de analisar dados e prever o que fazer a seguir. Por exemplo, você pode usar modelos de previsão de token como ChatGPT, que esperam que cada palavra (token) em sequência gere respostas às consultas do usuário. Existem também modelos …

Os modelos linguísticos de grande escala (LLMs) revolucionaram vários campos ao permitir o processamento eficiente de dados, a resolução de problemas complexos e a compreensão da linguagem natural. Outra inovação é a geração aumentada de recuperação (RAG), que permite aos LLMs encontrar informações relevantes de fontes externas, como grandes bancos de dados, para gerar melhores …

Modelos de IA de alto desempenho que possam funcionar na periferia e em dispositivos pessoais são necessários para superar as limitações dos modelos existentes em grande escala. Esses modelos exigem recursos computacionais significativos, tornando-os dependentes de ambientes em nuvem, que apresentam riscos à privacidade, aumentam a latência e agregam custos. Além disso, a dependência da …

Os cursos de linguística (LLMs) ganharam ampla aceitação devido às suas habilidades avançadas de compreensão e produção de textos. No entanto, garantir o seu comportamento ético alinhado com a segurança tornou-se um grande desafio. Os ataques de jailbreak surgiram como uma grande ameaça, usando informações cuidadosamente elaboradas para contornar medidas de segurança e desencadear conteúdo …

Os computadores quânticos são uma tecnologia revolucionária que utiliza os princípios da mecânica quântica para realizar cálculos que não podem ser feitos em computadores clássicos. Testar o desempenho de computadores quânticos tem sido uma tarefa desafiadora devido à sua sensibilidade ao ruído, à complexidade dos algoritmos quânticos e à disponibilidade limitada de hardware de computação …

Modelos linguísticos de larga escala (LLMs) evoluíram para se tornarem ferramentas poderosas, capazes de compreender e responder às instruções do usuário. Baseados na arquitetura do transformador, esses modelos prevêem a próxima palavra ou token em uma frase, gerando respostas com notável fluência. No entanto, muitas vezes respondem sem se envolverem em processos de pensamento internos …