Publikasi tentang topik tersebut 'llm'


Dapatkah Stochastic Parrots Benar-Benar Memahami Apa yang Mereka Pelajari?
Saya rasa saya sudah memberi Anda judul utama. Apa sih burung beo stokastik itu? Baiklah, mari selami lebih dalam! Dalam pembelajaran mesin, “stochastic parrot” adalah model bahasa besar (seperti GPT-3 oleh OpenAI , Cohere , Hugging Face ) yang bagus dalam menghasilkan bahasa yang meyakinkan tetapi tidak benar-benar memahami artinya bahasa yang diprosesnya. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari seluk-beluk burung beo stokastik, mengeksplorasi keterbatasan burung beo..
Cara membuat Aplikasi Teks ke Gambar dengan model AI gratis dalam 30 baris kode
Hasilkan Gambar menakjubkan dengan AI, panduan langkah demi langkah untuk membuat Aplikasi Test-to-Image Di dunia yang berubah dengan cepat, AI menjadi pusat perhatian. Tidak mengherankan jika AI menarik perhatian kita karena berpotensi meningkatkan efisiensi di berbagai industri. Anda mungkin telah bereksperimen dengan alat teks ke gambar seperti Midjourney dan Dream Studio, tetapi dalam artikel ini, saya akan memandu Anda panduan langkah demi langkah dalam membuat aplikasi pembuat..
Memaksimalkan Dampak perintah LLM Anda: Open AI’s Prompt Engineering
Ini adalah kesimpulan saya dari Kursus Open AI tentang Rekayasa Prompt. Untuk analisis lebih mendalam dan penelusuran kode, saya sarankan untuk melakukan keseluruhan kursus. Pedoman utama dari kursus ini adalah: 1. Jelas dan Spesifik Bersikaplah Jelas dan Spesifik saat memberikan perintah. Hal ini mengurangi kemungkinan Anda mendapatkan jawaban yang tidak relevan. Jangan Salahkan jelas untuk prompt singkat. Terkadang perintah yang lebih panjang memberikan kejelasan lebih..
WhyLabs Weekly: Pantau model LLM Memeluk Wajah
Observabilitas AI untuk LLM Memeluk Wajah, Melindungi dan Memantau Model Bahasa Besar, integrasi LangChain, dan banyak lagi! Banyak hal yang terjadi setiap minggu di komunitas WhyLabs Robust & Responsible AI (R2AI)! Pembaruan mingguan ini berfungsi sebagai rekap sehingga Anda tidak perlu melewatkan apa pun! Mulai belajar tentang MLOps dan ML Monitoring: 📅 Bergabunglah dengan acara berikutnya: LLM dalam Produksi: Pelajaran yang Dipetik 💻 Lihat proyek sumber terbuka kami..
Model Bahasa Berbantuan Program
LLM bisa menulis kode, tapi bagaimana jika mereka bisa menjalankan program? Meskipun Model Bahasa Besar (LLM) digunakan untuk berbagai aplikasi, model tersebut biasanya kesulitan menyelesaikan tugas berbasis penalaran. Masalah ini berkurang secara signifikan dengan munculnya teknik-teknik dorongan seperti Rantai Pemikiran dan dorongan Paling Sedikit ke Paling Banyak . Pada tingkat tinggi, teknik ini mendorong perilaku penalaran di LLM dengan memberikan contoh alasan pemecahan..
Bagaimana Model Bahasa Besar Belajar dari Data
“Buku adalah keajaiban portabel yang unik.” — demikian kutipan penulis produktif Stephen King. Sekarang, bayangkan jika Anda bisa menyaring esensi dari setiap buku yang pernah ditulis ke dalam otak digital. Anda dapat mengajukan pertanyaan, dan itu akan menghasilkan balasan, memberikan wawasan, solusi, atau sekadar olok-olok jenaka. Kedengarannya seperti fiksi ilmiah, bukan? Namun justru inilah yang ingin dicapai oleh Model Bahasa Besar (LLM). Mengungkap Keajaiban Kata-kata Pada..
Ringkasan: “Rasanya Seperti Memiliki Pikiran Kedua”
20 Juli 2023, “Rasanya Seperti Memiliki Pikiran Kedua”: Menyelidiki Kreativitas Bersama Manusia-AI dalam Prapenulisan dengan Model Bahasa Besar — ​​QIAN WAN, SIYING HU, YU ZHANG, PIAOHONG WANG, BO WEN, ZHICONG LU Makalah ini menyelidiki kolaborasi manusia-AI selama tahap prapenulisan tugas menulis kreatif menggunakan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-3. Ini mengidentifikasi proses 3 tahap “Kreativitas Bersama Manusia-AI” yang ada selama prapenulisan dengan LLM: Ideasi, Iluminasi, dan..