Новый язык программирования Finch: гибкий контроль и разнообразные структуры данных
Новый язык программирования Finch: гибкий контроль и разнообразные структуры данных
Запустите свой ИИ проект бесплатно
ИИ-агенты искусственный интеллект онлайн для бизнеса
-
ИИ-Агент по управлению заявками : автоматизация обработки тикетов
-
ИИ-Специалист по автоматизации HR-аналитики : прогноз текучести кадров
-
ИИ-Агент для автоматизации ITIL-процессов : управление инцидентами и изменениями
-
ИИ-Агент для мультиязычной поддержки клиентов : автоматизация перевода и коммуникации
Лучший ИИ онлайн
-
Простая базовая модель для обучения на основе подкрепления без использования сложных моделей или вычислительных ресурсов.
-
Использование больших языковых моделей в обучении программированию: баланс с традиционным обучением
-
Создание и валидация эффективных дата-пайплайнов с интеграцией машинного обучения в Dagster
Введение в построение и валидацию данных с помощью Dagster В современном мире данные становятся основой для принятия решений в бизнесе. Однако создание и управление эффективными потоками данных может…
-
Большие языковые модели для снижения задержки: новое семейство моделей, специализированных на методе декодирования Якоби.
-
Q-Filters: Эффективная компрессия KV Cache без обучения для бизнес-приложений
Введение в Q-Filters Модели большого языка (LLM) достигли значительных успехов благодаря архитектуре Transformer. Новейшие модели, такие как Gemini-Pro1.5 и GPT4, способны обрабатывать сотни тысяч токенов, но это создает…
-
Эффективное развертывание языковых моделей: метод параллельного масштабирования PARSCALE
Введение в PARSCALE (Параллельное Масштабирование) Данная статья представляет метод параллельных вычислений PARSCALE, который обеспечивает эффективное и масштабируемое развертывание языковых моделей. Проблемы традиционного масштабирования Увеличение производительности языковых моделей обычно…
-
Оценка LLM: Новый Бенчмарк Sequential-NIAH для Извлечения Последовательной Информации из Длинных Текстов
Sequential-NIAH: Оценка LLM в Извлечении Последовательной Информации из Длинных Текстов Оценка способности LLM обрабатывать длинные контексты имеет критическое значение, особенно для извлечения конкретной и актуальной информации из объемных…
-
FedVCK: Подход к анализу медицинских изображений с учетом данных для решения проблем неравномерного распределения данных
