Публикации по теме 'large-language-models'


Потенциал кипит: как принятие решений пчеловодами может революционизировать развитие ИИ
Потенциал кипит: как принятие решений пчеловодами может революционизировать развитие ИИ Преодоление разрыва между природой и технологиями: выводы из поведения медоносных пчел, меняющие будущее ИИ Введение Вдохновение может прийти из самых неожиданных мест. Новаторское исследование, проведенное учеными из Университета Шеффилда, обратилось к природе, в частности к пчелам, чтобы раскрыть идеи, которые могут переопределить будущее ИИ. Выводы исследования, которые раскрывают..
Раскрытие потенциала больших языковых моделей (LLM) с помощью ChatGPT
В области обработки естественного языка (NLP) модели большого языка (LLM) стали мощным классом моделей машинного обучения. Эти модели, в том числе ChatGPT, произвели революцию в обработке речи, обрабатывая огромные объемы текстовых данных и расшифровывая сложные отношения между словами. Благодаря недавним достижениям в области вычислительной мощности LLM продемонстрировали значительный рост и расширенные возможности. Размер их входных наборов данных и пространства параметров играет..
Тонкая настройка большой языковой модели: раскрытие возможностей ИИ
Введение Тонкая настройка большой языковой модели — важный шаг в использовании возможностей ИИ для эффективного выполнения различных задач обработки естественного языка. Эти языковые модели, такие как GPT-3.5, предварительно обучены на большом количестве текстовых данных и демонстрируют замечательные возможности в понимании языка и генерации ответов, подобных человеческим. Однако, чтобы сделать их более подходящими для конкретных приложений и областей, необходима тонкая настройка. В этой..
Понимание управляемых параметров для запуска/вывода вашей большой языковой модели
Эта статья помогает понять параметры/настройки при выводе вашей большой языковой модели. Во время логического вывода или генерации текста в больших языковых моделях можно управлять некоторыми параметрами и методами, чтобы влиять на вывод. Эти настройки относятся к этапу вывода и не влияют на обучение модели. Вот несколько примеров: Максимальная длина: этот параметр определяет максимальную длину генерируемого вывода. Он позволяет ограничить количество генерируемых токенов, чтобы..
Развертывание приложения НЛП с помощью Streamlit и Hugging Face
Пошаговое руководство по демонстрации ваших моделей в Интернете (бесплатно) Доступ к мощным моделям больших языков от OpenAI , Google и других компаний теперь проще, чем когда-либо. Используя эти современные модели, разработчики могут экспериментировать и создавать мощные приложения. Одним из способов удобного развертывания и демонстрации ваших моделей в Интернете является Streamlit (не требуется HTML или JavaScript ). В этой статье я покажу, как создать и развернуть..
ChatGPT — революционный продукт , но он вычисляет по одному слову за раз
Получение краткого ответа на веб-поиск намного предпочтительнее, чем поисковая система, возвращающая длинный список результатов поиска. ChatGPT дает представление о том, как может выглядеть поисковая система будущего. Основываясь на активном использовании платформы за последние несколько месяцев, я должен сказать, что этот новый способ поиска ежедневно экономит мне массу времени. Только в нескольких случаях я вернусь к использованию поиска Google, и каждый раз, когда я это делаю, я хочу,..
Быстрая разработка, генерация текста и большие языковые модели
Быстрая разработка, генерация текста и большие языковые модели Генерация текста — это мета-возможность больших языковых моделей, и оперативное проектирование — ключ к ее раскрытию. Вы не можете напрямую разговаривать с генеративной моделью, это не чат-бот. Вы не можете явно запросить генеративную модель что-то сделать. Но скорее вам нужно видение того, чего вы хотите достичь, и имитировать инициацию этого видения. Процесс имитации называется быстрым проектированием, быстрым..