RWKV-7: Прогресс рекуррентных нейронных сетей для эффективного моделирования последовательностей Автогрессивные трансформеры стали ведущим подходом в моделировании последовательностей благодаря своей способности к обучению в контексте и параллельной тренировке с использованием softmax-внимания. Однако, softmax-внимание имеет квадратичную сложность в зависимости от длины последовательности, что приводит к высоким затратам по вычислениям и памяти, особенно для длинных последовательностей. Хотя оптимизации…
Qwen представляет Qwen2.5-VL-32B-Instruct В быстро развивающейся области искусственного интеллекта модели «видео-язык» (VLM) стали важными инструментами, позволяя машинам интерпретировать и генерировать инсайты на основе визуальных и текстовых данных. Несмотря на достижения, остаются задачи по балансировке производительности модели и вычислительной эффективности, особенно при развертывании крупных моделей в условиях ограниченных ресурсов. Преимущества Qwen2.5-VL-32B-Instruct Qwen выпустил Qwen2.5-VL-32B-Instruct, модель VLM…
Решения по Извлечению Структурированных Данных Введение Откройте возможности извлечения структурированных данных с помощью LangChain и Claude 3.7 Sonnet, преобразуя сырые текстовые данные в полезные инсайты. Этот учебник сосредоточен на отслеживании вызовов инструментов LLM с использованием LangSmith, что позволяет осуществлять отладку и мониторинг производительности вашей системы извлечения в реальном времени. Установка необходимых пакетов Сначала необходимо установить…
Введение в Cosmos-Reason1 от NVIDIA Искусственные интеллектуальные системы, предназначенные для работы в физических условиях, требуют не только восприятия, но и способности рассуждать о объектах, действиях и последствиях в динамичных реальных средах. Такие системы должны понимать пространственные отношения, причинно-следственные связи и последовательность событий во времени. Проблемы существующих моделей Существующие модели, такие как LLaVA, GPT-4o и Gemini…
TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления Стратегия визуальной генерации изображения следует двухступенчатому подходу: сначала сжимает визуальные сигналы в скрытые представления, затем моделирует их низкоразмерные распределения. Однако традиционные методы токенизации применяют одинаковые коэффициенты сжатия для различных областей изображения, что не учитывает семантическое разнообразие. Например, в изображении…
Эффективная архитектура Lyra для моделирования биологических последовательностей Глубокие нейронные сети, такие как CNN и Transformers, значительно продвинули моделирование биологических последовательностей, однако их применение ограничено высокими вычислительными затратами и необходимостью больших объемов данных. Архитектура Lyra предлагает решение этих проблем, обеспечивая эффективное моделирование с меньшими затратами. Проблемы существующих моделей Хотя CNN хорошо справляются с локальными паттернами последовательностей,…
SuperBPE: Продвижение языковых моделей с помощью токенизации через слова Языковые модели (LMs) сталкиваются с основной проблемой восприятия текстовых данных через токенизацию. Современные токенизаторы подслов сегментируют текст на токены словаря, которые не могут пересекать пробелы, что создает искусственное ограничение, рассматривающее пробел как семантическую границу. Это игнорирует реальность, что значение часто превышает отдельные слова, и многословные выражения,…
TXAGENT: Инновационный ИИ-агент для Рекомендаций по Лечению Точная терапия становится ключевым подходом в здравоохранении, адаптируя лечение к индивидуальным характеристикам пациента для оптимизации результатов и снижения рисков. Однако определение подходящих медикаментов требует сложного анализа множества факторов. Проблемы Современных ИИ-Моделей Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали возможности в медицинских задачах, но имеют серьезные ограничения. Они не всегда имеют…
Введение в TULIP: Новый Модель Для Понимания Визуальных и Языковых Данных Недавние достижения в области искусственного интеллекта значительно улучшили способность машин связывать визуальный контент с языком. Модели контрастивного обучения стали ключевыми в этом процессе, позволяя выстраивать связи между изображениями и текстами. Однако, несмотря на успехи, существует ряд проблем, которые необходимо решить для достижения более точного…
Знакомьтесь с LocAgent: ИИ-агенты на основе графов для трансформации локализации кода в масштабируемом программном обеспечении Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, внедрения новых функций и оптимизации производительности. Ключевой задачей на этом этапе является локализация кода, которая заключается в определении конкретных мест…
Обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно возвращаются к существующим кодовым базам для исправления ошибок, реализации новых функций и оптимизации производительности. Важной задачей на этом этапе является локализация кода, определяющая конкретные участки кодовой базы, которые необходимо изменить. Проблемы локализации кода Одна из самых устойчивых проблем в обслуживании…
Использование Искусственного Интеллекта для Оптимизации Бизнеса Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут значительно улучшить подход к ведению бизнеса. В частности, новые модели обработки языка, такие как тот, который связывает акустическую, речевую и языковую структуры, открывают новые возможности для анализа и взаимодействия с клиентами. Автоматизация Процессов Рекомендуем внимательно осмотреться и определить, какие процессы в ваших взаимодействиях…
Обеспечение надежного выполнения инструкций в LLM Обеспечение надежного выполнения инструкций в языковых моделях (LLMs) остается важной задачей, особенно в приложениях, ориентированных на клиентов, где ошибки могут дорого обойтись. Традиционные методы разработки не всегда дают последовательные результаты. Необходим более структурированный и управляемый подход для улучшения соблюдения бизнес-правил при сохранении гибкости. Проблема: Непоследовательная работа ИИ в обслуживании…
Создание Консультационного Исследовательского Ассистента Введение Ассистенты для разговорного исследования, использующие технологии RAG, преодолевают ограничения традиционных языковых моделей, сочетая их с системами поиска информации. Эта система ищет в специализированных базах знаний, извлекает актуальную информацию и представляет ее в разговорной форме с правильными ссылками. Такой подход уменьшает количество ошибок, обрабатывает специфические знания и основывает ответы на извлеченном…
Введение в улучшение больших языковых моделей Недавние исследования в области обучения с подкреплением (RL) показывают, что эти методы могут значительно улучшить большие языковые модели (LLMs) по сравнению с традиционными методами обучения. RL позволяет моделям учиться оптимальным ответам через сигналы вознаграждения, что улучшает их способность к рассуждению и принятию решений. Проблемы и вызовы Одна из главных…
Введение в LLM и их применение в финансах Большие языковые модели (LLM) стремительно развиваются в различных областях, однако их эффективность в решении сложных финансовых задач остается предметом активных исследований. Постепенное развитие LLM значительно продвигает искусственный интеллект к искусственному общему интеллекту (AGI). Проблемы применения LLM в финансах Несмотря на достижения, универсальные LLM сталкиваются с трудностями при…
Решения на основе ИИ для бизнеса Введение в автономные агенты на основе больших языковых моделей Большие языковые модели (LLMs) быстро превращаются в автономные агенты, способные выполнять сложные задачи, требующие рассуждений, принятия решений и адаптации. Эти агенты находят применение в веб-навигации, личной помощи и разработке программного обеспечения. Проблема многоповоротного принятия решений Несмотря на их потенциал, агенты…
Введение в R&D и ИИ Исследования и разработки (R&D) играют ключевую роль в повышении продуктивности, особенно в эпоху искусственного интеллекта. Однако традиционные методы автоматизации в R&D часто не обладают достаточной интеллектуальной мощностью для решения сложных исследовательских задач, что делает их менее эффективными по сравнению с человеческими экспертами. Преимущества LLM в R&D Появление больших языковых моделей…
Введение в новые аудиомодели OpenAI Увеличение популярности голосовых взаимодействий в цифровом пространстве создало высокие ожидания пользователей к естественным и безупречным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и транскрипции часто сталкиваются с проблемами задержек и неестественности, что делает их непригодными для реалистичных приложений, ориентированных на пользователя. В ответ на эти недостатки OpenAI представила набор аудиомоделей, которые призваны…
Применение модели ResNet-50 для оценки бедствий Введение В этом руководстве мы рассматриваем инновационное применение открытой модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM для быстрой классификации спутниковых изображений в целях управления бедствиями. Используя предобученные сверточные нейронные сети (CNN), этот подход позволяет пользователям оперативно анализировать спутниковые изображения и выявлять пострадавшие от бедствий районы, такие как наводнения, лесные пожары…