Использование разреженности активации в больших языковых моделях
Использование разреженности активации в больших языковых моделях
Запустите свой ИИ проект бесплатно
ИИ-агенты искусственный интеллект онлайн для бизнеса
-
ИИ-Агент для автоматизации ITIL-процессов : управление инцидентами и изменениями
-
ИИ-Агент по автоматизации отчетности : генерация финансовых и операционных отчетов
-
ИИ-Специалист по обучению сотрудников : персонализация обучающих материалов
-
ИИ-Маркетолог по контенту : генерация SEO-оптимизированных текстов
Лучший ИИ онлайн
-
Институт NIST выпускает инструмент машинного обучения для тестирования рисков моделей ИИ
-
Как создавать тексты с использованием знаний: сочетание поиска и генерации
-
Обновления OpenAI: Расширение возможностей AI-агентов для бизнеса
OpenAI: Четыре ключевых обновления для AI-агентов Современный мир стремительно меняется, и внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы становится неотъемлемой частью успеха. OpenAI недавно анонсировала четыре значительных обновления для своей…
-
Meta AI представила SPDL: новый метод загрузки данных для обучения ИИ моделей
-
Дифференциация без матриц: развитие вероятностного машинного обучения
-
Преодоление предвзятости к местности в моделях зрения: Pixel Transformer
-
Институт Allen для искусственного интеллекта выпустил набор Tulu 2.5 на платформе Hugging Face: передовые модели ИИ, обученные с использованием DPO и PPO, включая модели вознаграждения и ценности.
-
Улучшение больших языковых моделей с помощью разнообразных инструкций: подход с кластеризацией и итеративным уточнением.
