Публикации по теме 'llm'


Могут ли стохастические попугаи действительно понимать то, чему они учатся?
Кажется, я уже понял вас с заголовком. Что, черт возьми, стохастический попугай? Что ж, давайте погрузимся прямо в это! В машинном обучении стохастический попугай  – это большая языковая модель (например, GPT-3 от OpenAI , Cohere , Hugging Face ), которая хорошо воспроизводит убедительный язык, но на самом деле не понимает смысла. языка, который он обрабатывает. В этой статье мы углубимся в тонкости стохастических попугаев, изучим ограничения стохастических попугаев и..
Как создать приложение «Текст в изображение» с помощью бесплатной модели искусственного интеллекта за 30 строк кода
Создавайте потрясающие изображения с помощью ИИ: пошаговое руководство по созданию приложения Test-to-Image В нашем быстро меняющемся мире ИИ занимает центральное место. Неудивительно, что ИИ привлек наше внимание, потому что он может повысить эффективность в различных отраслях. Возможно, вы экспериментировали с инструментами преобразования текста в изображение, такими как Midjourney и Dream Studio, но в этой статье я покажу вам пошаговое руководство по созданию вашего собственного..
Максимальное влияние ваших подсказок LLM : Open AI’s Prompt Engineering
Это мои выводы из Открытого курса искусственного интеллекта по быстрому проектированию. Для более глубокого анализа и ознакомления с кодом я бы посоветовал пройти весь курс. Основные рекомендации курса: 1. Будьте ясны и конкретны Будьте четкими и конкретными , давая подсказки. Это снижает вероятность получения нерелевантных ответов. Не принимайте ясность за короткую подсказку. Иногда более длинные подсказки обеспечивают большую ясность. 1.1 Тактика Используйте..
Еженедельник WhyLabs: Мониторинг моделей LLM с обнимающим лицом
Наблюдаемость ИИ для LLM «Обнимание лица», защита и мониторинг больших языковых моделей, интеграция LangChain и многое другое! Каждую неделю в сообществе надежного и ответственного ИИ (R2AI) WhyLabs происходит много событий! Это еженедельное обновление служит подведением итогов, чтобы вы ничего не пропустили! Начните изучать MLOps и мониторинг машинного обучения: 📅 Присоединяйтесь к следующему событию: LLM в производстве: извлеченные уроки 💻 Ознакомьтесь с нашими проектами с..
Программно-ориентированные языковые модели
LLM могут писать код, но что, если они могут выполнять программы? Хотя модели большого языка (LLM) используются для различных приложений, они обычно с трудом решают задачи, основанные на рассуждениях. Эта проблема была значительно уменьшена с появлением таких техник подсказок, как Цепочка мыслей и Подсказка от меньшего к большему . На высоком уровне эти методы стимулируют рассуждение в LLM, предоставляя примеры обоснования решения проблем в подсказке модели. Затем модель может..
Как большие языковые модели учатся на данных
«Книги — это уникальное портативное волшебство». — так говорил плодовитый писатель Стивен Кинг. А теперь представьте, если бы вы могли передать суть каждой книги, когда-либо написанной, в цифровой мозг. Вы можете задавать ему вопросы, и он будет генерировать ответы, предлагая идеи, решения или просто остроумные шутки. Звучит как научная фантастика, не так ли? Но именно на это и нацелены модели больших языков (LLM). Разгадка магии слов По своей сути LLM, такие как GPT-4 или BERT,..
Краткое содержание: «Похоже, у меня появился второй разум»
20 июля 2023 г., «Похоже, что у меня появился второй разум : исследование совместного творчества человека и ИИ в предварительном написании с помощью больших языковых моделей — ЦЯН ВАН, СЫИН ХУ, Ю ЧАН, ПЯОХОН ВАНГ, БО ВЕНЬ, ЧЖИКОНГ ЛУ» В статье исследуется взаимодействие человека и ИИ на этапе подготовки к творческому письму с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-3. Он определяет трехэтапный процесс «совместного творчества человека и ИИ», который существует во..