Categoria: Inteligência artificial

A inteligência artificial avançou ao incorporar princípios biológicos, como a evolução, em modelos de aprendizado de máquina. Algoritmos evolutivos, inspirados na seleção natural e na modificação genética, são frequentemente usados ​​para melhorar sistemas complexos. Esses algoritmos melhoram o número de soluções possíveis ao longo de gerações com base na robustez, levando a uma melhor adaptação …

Avanços recentes em modelos generativos abriram caminho para inovação em chatbots e design gráfico, entre outras áreas. Esses modelos têm demonstrado desempenho impressionante em uma série de tarefas, mas tendem a falhar quando confrontados com situações complexas de tomada de decisão com vários agentes. Este problema deve-se em grande parte à incapacidade dos modelos generativos …

Os Modelos de Linguagem de Código (CodeLLMs) concentram-se muito nas funções abertas de geração de código, muitas vezes negligenciando o aspecto importante da compreensão e compreensão do código. Os métodos de teste convencionais podem precisar ser atualizados e são propensos ao vazamento de dados, levando a testes não confiáveis. Além disso, o uso prático dos …

Modelos de linguagem visual em larga escala (LVLMs) mostraram capacidades notáveis ​​para capturar e raciocinar sobre entradas multimodais e podem processar imagens e texto. Embora o LVLM seja impressionante na compreensão e interpretação de conteúdos visuais, por vezes enfrenta desafios devido a inconsistências entre os seus componentes visuais e linguísticos. Isso acontece porque o componente …

A Arquitetura do Transformer permitiu que modelos linguísticos em larga escala (LLMs) executassem tarefas complexas de compreensão e criação de linguagem natural. No centro do Transformer está um mecanismo de atenção projetado para atribuir valores a vários tokens em sequência. No entanto, este processo distribui a atenção de forma desigual, muitas vezes dando foco a …

Testar sistemas produtivos de IA pode ser um processo complexo e que consome muitos recursos. Como o estado dos modelos generativos está se desenvolvendo rapidamente, organizações, pesquisadores e desenvolvedores enfrentam grandes desafios no teste sistemático de diferentes modelos, incluindo LLMs (Large Language Models), configurações de geração de recuperação avançada (RAG) ou até mesmo variantes de …

A Anthropic AI introduziu recentemente uma nova API para Message Batches, que é uma solução útil para desenvolvedores que lidam com grandes conjuntos de dados. Permite o envio de até 10.000 consultas simultaneamente, proporcionando processamento eficiente e assíncrono. A API foi projetada para tarefas onde a velocidade não é importante, mas o tratamento de operações …

Modelos Linguísticos de Grande Escala (LLMs) demonstraram habilidades notáveis ​​em uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural (PNL), como tradução automática e resposta a consultas. No entanto, um grande desafio permanece na compreensão da base teórica do seu trabalho. Em particular, falta uma estrutura abrangente que explique como os LLMs produzem sequências …

Quando um modelo de ML é treinado em uma IA que categoriza automaticamente objetos em categorias predefinidas, você pode converter rapidamente navegadores casuais em clientes. Processo de classificação de texto O processo de classificação de texto começa com o pré-processamento, seleção de características, extração e classificação dos dados. Pré-processamento Tokenização: O texto é dividido em …

“Se você quer ir rápido, vá sozinho. Se quiser ir longe, vá junto”: Este provérbio africano descreve bem como os programas multiagentes superam os LLMs padrão em várias funções de pensamento, criatividade e validade. Os sistemas multiagentes (MA) utilizam a inteligência coletiva de vários cenários LLM por meio de tópicos de comunicação cuidadosamente projetados. Seus …