AI News

Белки являются основным компонентом почти всех биологических процессов, от катализирования реакций до передачи сигналов внутри клеток. Несмотря на достижения, такие как AlphaFold, которые изменили нашу способность предсказывать статические структуры белков, остается фундаментальная задача: понимание динамического поведения белков. Белки естественно существуют в ансамбле взаимозаменяемых конформаций, которые лежат в основе их функции. Традиционные экспериментальные методы, такие как…

Создание эффективного юридического AI-чатбота В этом руководстве мы покажем, как создать юридического AI-чатбота, используя инструменты с открытым исходным кодом. Мы предоставим пошаговое руководство по созданию чатбота с использованием модели bigscience/T0pp, Hugging Face Transformers и PyTorch. Настройка модели Сначала загрузим модель bigscience/T0pp с помощью Hugging Face Transformers. Это позволит нам выполнять задачи генерации текста, такие как…

Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с серьезными проблемами в оптимизации методов постобучения, особенно в балансировке между контролируемым дообучением (SFT) и методами обучения с подкреплением (RL). Исследования показывают, что модели могут достигать согласованности задач и улучшенных возможностей рассуждения без обширного SFT, что ставит под сомнение традиционные последовательные методы постобучения. Исследования из Технологического института Джорджии предлагают всестороннее…

Автоматизация разработки машинного обучения с помощью AIDE Разработка высокоэффективных моделей машинного обучения требует значительных временных и ресурсных затрат. Инженеры и исследователи тратят много времени на настройку моделей и оптимизацию гиперпараметров. Для решения этих задач были разработаны инструменты автоматизации, такие как нейронный поиск архитектуры и AutoML, которые упрощают оптимизацию моделей, но все еще сталкиваются с проблемами…

Искусственные Интеллектуальные Агенты: Практические Бизнес-Решения Определение Искусственных Интеллектуальных Агентов Искусственный интеллектуальный агент — это автономное программное обеспечение, способное воспринимать окружающую среду, обрабатывать данные и принимать действия для достижения заданных целей. В отличие от традиционного ПО, такие агенты используют методы машинного обучения и обработки естественного языка для принятия решений. Ключевые Характеристики Автономия: Агенты работают независимо, снижая…

Решения для бизнеса с использованием искусственного интеллекта Обучение крупных языковых моделей (LLMs) стало важным направлением в развитии искусственного интеллекта, однако это связано с определенными проблемами. По мере увеличения размеров моделей и объемов данных традиционные методы оптимизации, такие как AdamW, начинают проявлять свои ограничения. Основные трудности заключаются в управлении вычислительными затратами и обеспечении стабильности во время…

Оптимизация модели NV-Embed-v1 для анализа настроений В этом руководстве мы рассмотрим, как настроить модель NV-Embed-v1 от NVIDIA на наборе данных Amazon Polarity с использованием LoRA (низкоранговой адаптации) и PEFT (эффективной настройки параметров) от Hugging Face. Это позволяет адаптировать модель без изменения всех её параметров, что делает настройку возможной даже на GPU с низким объемом видеопамяти.…

Системы на основе многопользовательских языковых моделей (LLM-MA) позволяют нескольким агентам языковой модели сотрудничать для выполнения сложных задач, разделяя обязанности. Эти системы применяются в робототехнике, финансах и программировании, но сталкиваются с трудностями в коммуникации и уточнении задач. Текстовая коммуникация приводит к длинным и неструктурированным обменам, что затрудняет отслеживание задач и запоминание предыдущих взаимодействий. В настоящее время…

Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с серьезными проблемами при решении сложных задач, несмотря на успехи, достигнутые с помощью метода цепочки рассуждений (CoT). Основная проблема заключается в вычислительных затратах, связанных с удлинением последовательностей CoT, что влияет на задержку вывода и требования к памяти. Для решения этих вычислительных задач были разработаны различные методологии. Некоторые из них упрощают…

Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Люди обладают врожденной способностью обрабатывать визуальные сигналы и понимать окружающий мир. Основная цель машинного обучения — выявить принципы, которые позволяют людям обучаться без надзора. Одной из ключевых гипотез является принцип предсказательной функции, который предполагает, что представления последовательных сенсорных данных должны быть предсказуемыми друг для друга. Современные методы, такие…

Решения для бизнеса с использованием AI Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с ограничениями при выполнении сложных задач, требующих многослойного мышления и специализированных знаний. Чтобы преодолеть эти трудности, исследователи изучают способы улучшения возможностей LLM через использование внешних инструментов. Применяя готовые инструменты, AI-системы могут решать более сложные задачи, включая принятие решений в реальном времени и специализированные приложения.…

«`html Введение в NATURALREASONING Модели больших языков (LLMs) достигли значительного прогресса в решении сложных задач. Однако остаются критические ограничения в оценке их истинного потенциала рассуждений. В настоящее время доступные наборы данных ориентированы на задачи решения, но не охватывают области, требующие открытого рассуждения. Проблемы существующих методов Предыдущие попытки улучшить способности LLM к рассуждению в основном сосредоточены…

«`html Современные решения для бизнеса с использованием моделей Vision-Language Проблемы традиционных моделей Современные модели обработки визуальных данных, такие как Vision-Language, значительно изменили подход к анализу изображений. Однако, они часто сталкиваются с трудностями в точной локализации и извлечении детализированных признаков. Это может негативно сказаться на приложениях, требующих высокой точности, таких как анализ документов или сегментация объектов.…

SGLang: Эффективное решение для бизнеса Проблемы с развертыванием LLM Организации сталкиваются с большими трудностями при использовании больших языковых моделей (LLM). Основные проблемы включают в себя: Высокие вычислительные требования для обработки больших объемов данных. Задержки в работе приложений. Неэффективное использование ресурсов CPU и GPU. Решение SGLang SGLang — это открытый движок, который помогает решить эти проблемы.…

Планирование ответов в больших языковых моделях Как AI может помочь бизнесу Большие языковые модели (LLMs) работают, предсказывая следующий элемент текста. Однако их работа показывает, что они могут планировать свои ответы заранее. Это может помочь сделать AI более прозрачным и предсказуемым для бизнеса. Одна из проблем с LLMs — это трудность в предсказании структуры их ответов.…

Новая модель ИИ Baichuan-M1 для медицины Проблемы и решения в области медицинского ИИ Модели ИИ, такие как GPT-4, хорошо работают в разных областях, но в медицине они сталкиваются с трудностями. Медицинские термины сложны, а данных для обучения не хватает. Это делает создание эффективных медицинских моделей сложной задачей. Одной из главных проблем является недостаток качественных данных…

Улучшение математических навыков ИИ Как новые методы помогают языковым моделям Искусственный интеллект (ИИ) становится лучше в математике благодаря новому подходу. Этот подход помогает ИИ находить ошибки и учиться на них. Это важно для бизнеса, так как ИИ может выполнять задачи быстрее и точнее. Вот несколько шагов, которые помогут вашему бизнесу использовать ИИ: Определите области, где…

Новый метод для улучшения работы ИИ Что такое «Shortest Majority Vote»? Это новый способ, который помогает большим языковым моделям работать лучше и быстрее. Он позволяет улучшить результаты, когда ИИ тестируется. Как использовать ИИ в бизнесе? Вот несколько шагов, которые помогут вам внедрить ИИ в вашу компанию: Определите области, где можно использовать автоматизацию. Установите показатели, чтобы…

Новая AI-система для бизнеса Что такое POPPER? Исследователи Стэнфорда создали систему POPPER. Это умный инструмент, который помогает проверять гипотезы. Он делает это быстро и точно, что помогает ученым работать в 10 раз быстрее. Как это может помочь вашему бизнесу? Система POPPER может быть полезна для компаний, которые хотят улучшить свои исследования и разработки. Она помогает…