Большие языковые модели с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) значительно увеличили емкость модели без соответствующего роста вычислительных затрат. Однако данный подход также ставит перед нами новые задачи, особенно в области связи между GPU. В моделях MoE активен только подмножество экспертов для каждого токена, поэтому эффективный обмен данными между устройствами имеет критическое значение. Традиционные методы связи могут создавать…
Создание интерактивного веб-скрепера погоды в Google Colab В этом руководстве мы создадим проект веб-скрепинга, который будет извлекать данные о прогнозе погоды в реальном времени из Национальной метеорологической службы США. Вы научитесь настраивать свою среду, писать скрипт на Python с использованием BeautifulSoup и requests, а также интегрировать интерактивный интерфейс с помощью ipywidgets. Установка необходимых библиотек !pip…
Искусственный интеллект продолжает развиваться в области обработки естественного языка, но все еще сталкивается с проблемами в задачах пространственного мышления. Пространственное мышление является основополагающим для робототехники, автономной навигации и интерактивных приложений для решения проблем. Системы ИИ должны эффективно интерпретировать структурированные окружения и выполнять последовательные решения для функционирования в этих областях. Основной проблемой в пространственном мышлении ИИ…
Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению, позволяя выполнять задачи по составлению текста, генерации кода и логическому выводу. Однако эти модели часто сталкиваются с проблемой чрезмерного использования внешних инструментов, когда они необоснованно полагаются на них для задач, которые могут решить сами. Это приводит к увеличению вычислительных затрат и…
Введение GitHub является важной платформой для контроля версий и совместной работы. Этот гид познакомит вас с тремя основными навыками работы с GitHub: созданием и загрузкой репозитория, клонированием существующего репозитория и написанием эффективного файла README. Следуя этим пошаговым инструкциям, вы сможете эффективно использовать GitHub для своих проектов. 1. Создание и загрузка репозитория на GitHub 1.1 Создание…
Практические бизнес-решения с использованием искусственного интеллекта Стремление ускорить научные открытия с помощью ИИ имеет долгую историю. Совсем недавно были разработаны модели, которые позволяют полностью автоматизировать исследовательские процессы, включая литературные обзоры, формулирование гипотез и анализ результатов. Однако, несмотря на эти достижения, оценка ИИ-ориентированных исследований остается сложной задачей. Необходимы стандартизированные критерии, чтобы можно было всесторонне оценить их…
Практические бизнес-решения с использованием Google Colab В современном мире, ориентированном на данные, доступ к мощным вычислительным ресурсам необходим для разработчиков, ученых и студентов. Google Colab – это революционная платформа, обеспечивающая бесплатный доступ к облачным вычислительным ресурсам, включая поддержку GPU, без необходимости локальной настройки. Что такое Google Colab? Google Colab, сокращенно от Colaboratory, представляет собой облачную…
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.…