Categoria: Inteligência artificial

Os principais modelos linguísticos (LLMs) tiveram um sucesso notável no processamento de linguagem natural (PNL). Grandes modelos de aprendizagem profunda, especialmente arquiteturas baseadas em transformadores, cresceram exponencialmente em tamanho e complexidade, atingindo bilhões a bilhões de parâmetros. No entanto, eles apresentam desafios significativos nos recursos de computação e no uso de memória. Mesmo as GPUs …

No aprendizado profundo, a otimização de redes neurais tem sido uma importante área de foco. O treinamento de grandes modelos, como transformadores e redes de comunicação, requer recursos computacionais e tempo significativos. Os pesquisadores têm testado técnicas avançadas de desenvolvimento para tornar esse processo mais eficiente. Tradicionalmente, otimizadores adaptativos como Adam têm sido usados ​​para …

O cometa foi revelado Opikuma plataforma de código aberto projetada para melhorar a visualização e avaliação de modelos linguísticos de grande escala (LLMs). Esta ferramenta foi projetada para desenvolvedores e cientistas de dados monitorarem, testarem e rastrearem aplicativos LLM desde o desenvolvimento até a produção. Opik fornece uma lista abrangente de recursos que simplificam o …

Com a IA, há uma necessidade crescente de conjuntos de dados de alta qualidade que possam apoiar o treinamento e o teste de modelos em diferentes domínios. Um desses marcos é a disponibilidade aberta de Sintético-GSM8K-reflexão-405B O conjunto de dados Gretel.ai, que é uma promessa significativa para tarefas cognitivas, especialmente aquelas que exigem habilidades de …

Modelos linguísticos de grande escala (LLMs), como o GPT-4, tornaram-se o foco da inteligência artificial devido à sua capacidade de lidar com uma variedade de tarefas, desde a geração de texto até a resolução de problemas matemáticos complexos. Esses modelos mostraram poder além de sua estrutura original, especialmente para prever a próxima palavra em uma …

Um grande desafio nos sistemas de conversão de texto em fala (TTS) são as ineficiências computacionais do algoritmo Monotonic Alignment Search (MAS), responsável por estimar o alinhamento entre sequências de texto e fala. O MAS enfrenta grandes dificuldades de tempo, especialmente quando se trata de grandes insumos. A complexidade é O(T×S), onde T é o …

A liberação de FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur pelo Shakker AI Group marca um avanço significativo na tecnologia de geração de imagens. Este novo LoRA ativo (Low-Rank Adaptation), desenvolvido e especialmente treinado no FLUX.1-dev por Vadim Fedenkotraz uma nova solução para o desafio de manter a qualidade da imagem e, ao mesmo tempo, melhorar a profundidade de campo (DoF), …

Modelos linguísticos de grande escala (LLMs) têm recebido atenção significativa no campo da inteligência artificial, principalmente devido à sua capacidade de simular o conhecimento humano usando extensos conjuntos de dados. Os métodos atuais para treinar esses modelos dependem fortemente de simulação, especificamente a previsão do próximo token usando a razão de máxima verossimilhança (MLE) durante …

Já lhe fizeram uma pergunta para a qual você só sabe parte da resposta? Para dar uma resposta informada, o melhor a fazer seria ligar para um amigo que tenha mais conhecimento no assunto. Este processo colaborativo também pode ajudar os principais tipos linguísticos (LLMs) a melhorar a sua precisão. No entanto, tem sido difícil …

A aprendizagem profunda fez avanços significativos na inteligência artificial, particularmente no processamento de linguagem natural e na visão computacional. No entanto, mesmo os sistemas mais avançados falham frequentemente de formas que os humanos não falhariam, realçando a lacuna crítica entre a inteligência artificial e a humana. Essas diferenças alimentaram debates sobre se as redes neurais …