Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Llama 2 от Meta AI: LLM с открытым исходным кодом и коммерческими правами меняет отрасль

Большие языковые модели (LLM) стали краеугольным камнем в эпоху современного глубокого обучения, демонстрируя впечатляющую способность обрабатывать сложные логические задачи. Их способность взаимодействовать с людьми через интуитивно понятные интерфейсы чата привела к их широкому распространению в качестве чат-ботов среди населения в целом. Однако многие существующие LLM требуют обширной тонкой настройки для согласования с человеческими предпочтениями, процесс, который может быть как..

Обучение в масштабе: законы масштабирования Chinchilla для оптимального для вычислений обучения LLM

Изучение законов масштабирования Chinchilla и модели Meta LLaMA Введение В этом сообщении в блоге я буду обсуждать статью из Google DeepMind, в которой они проводят множество экспериментов по обучению больших языковых моделей, чтобы найти связь между размером модели, вычислительным бюджетом и нет. обучающих токенов. Я также расскажу о модели Meta LLaMA, которая была обучена с использованием результатов, полученных в результате экспериментов, проведенных DeepMind. Этот блог является..

Влияние глубокого обучения в здравоохранении

Краткий обзор наиболее важных медицинских применений глубокого обучения Введение Вокруг искусственного интеллекта и его потенциала революционизировать каждую отрасль и услугу много шумихи. Это особенно верно для здравоохранения, где использование ИИ в конечном итоге затронет всех нас. Хотя многое зависит от изменений, которые произойдут в ближайшие годы, здесь мы рассмотрим, как глубокое обучение уже оказало значительное влияние на здравоохранение, изменив то, как мы делаем такие..

Нейронные сети Упрощенный

Нейронные сети Упрощенный Как обсуждалось ранее, нейронные сети получены из нейробиологии и математики, и любая нейронная сеть с несколькими скрытыми элементами является приложением науки о глубоком обучении. Хотя нейронные сети процветают при решении сложных задач, таких как автономное вождение автомобиля, мы по-прежнему можем использовать их в простых задачах машинного обучения, таких как классификация и регрессия, особенно когда данные сложны и нелинейны по своей природе...

Глубокое обучение

Глубокое обучение: секрет интеллекта Вы когда-нибудь задумывались о том, как Netflix знает, какие шоу, сериалы, фильмы могут вас заинтересовать, или как Amazon знает, какие продукты вам могут понравиться заранее, или как Apple Siri, Google Voice Assistant или Microsoft Cortana понимает и помогает вам? Это не магия или какое-то колдовство, это скорее сложные алгоритмы, которые анализируют закономерности и человеческое поведение, которые затем обрабатываются для получения разумных..

Преобразователи предложений: скрытые значения

НЛП для семантического поиска Преобразователи предложений: скрытые значения Как современные языковые модели улавливают значение Трансформеры полностью перестроили ландшафт обработки естественного языка (NLP). До трансформеров у нас был хороший перевод и классификация языков благодаря рекуррентным нейронным сетям (RNN) — их понимание языка было ограниченным и приводило к множеству мелких ошибок, а связность больших кусков текста была практически невозможной. С момента..

5 шагов для успешной реализации проектов машинного обучения

Согласно отчету TechRepublic , опубликованному несколько месяцев назад, несмотря на возросший интерес к машинному обучению и его внедрение на предприятии, 85% проектов машинного обучения в конечном итоге не оправдывают намеченных бизнесом обещаний. Сбой может произойти по многим причинам, однако есть несколько вопиющих опасностей, которые могут привести к сбою и сгоранию любого проекта ИИ. Машинное обучение все еще находится в стадии исследования, поэтому добиться 100% успеха очень..