Новости о больших языковых моделях

Создание ai-агента для веба с помощью molmo web-4b

Создание веб-агента искусственного интеллекта, управляемого зрением, с использованием MolmoWeb-4B включает в себя многомодальное рассуждение и прогнозирование действий. MolmoWeb-4B — это модель, разработанная …

Саморазвивающаяся система навыков на основе openspace

Представлена реализация кодирования для разработки саморазвивающейся системы навыков с использованием OpenSpace для обучения навыкам, эффективности использования токенов и коллективного интеллекта. Система разработана для динамичной …

В больших языковых моделях (LLM) внимание – важный, но ресурсоемкий компонент. С увеличением длины последовательности затраты на внимание растут квадратично, что делает обработку длинных текстов сложной задачей. Для решения этой …

Инженеру, работающему с большими языковыми моделями (LLM), полезно знать ряд библиотек Python.

Основы работы с LLM

Библиотека transformers от Hugging Face – это фундаментальный инструмент, предоставляющий доступ к большому количеству …

Вот пять советов, как превратить OpenAI Codex в мощный инструмент искусственного интеллекта для кодирования.

Codex – это модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI, которая преобразует естественный язык в код. Она может …

Потеря самосовершенствования

Новая техника, называемая «потеря самосовершенствования» (lossy self-improvement), позволяет моделям генеративного искусственного интеллекта улучшать свои собственные возможности без использования размеченных данных. Эта методика, разработанная исследователями из Google DeepMind, использует …

Gitagent: docker для ai-агентов, решающий проблему фрагментации

Представляем GitAgent: Docker для AI-агентов, который, наконец, решает проблему фрагментации между LangChain, AutoGen и Claude Code.

GitAgent — это инструмент, который позволяет создавать, …

Следующий этап открытых моделей

Мы рады объявить о следующем этапе развития открытых моделей. Начиная с сегодняшнего дня, мы открываем веса и код для семейств моделей Gemma 2B и Gemma 7B. …

Проверка больших языковых моделей (LLM) на вопросах, связанных с исследованиями сверхпроводимости, выявила их способность решать сложные научные задачи, но с некоторыми ограничениями. Исследование, представленное в виде препринта arXiv:2405.07259, оценивало …

Стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения

Существует четыре стратегии безопасного развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде: A/B-тестирование, Canary-развертывание, Interleaved-развертывание и Shadow-тестирование. Все они направлены на снижение рисков, связанных с …

Переход от проектирования запросов к проектированию концепций

Проектирование запросов стало отправной точкой в использовании больших языковых моделей (LLM), где основное внимание уделялось созданию эффективных текстовых запросов для получения желаемых ответов. …

BVSIMC: Bayesian Variable Selection-Guided Inductive Matrix Completion

BVSIMC (Bayesian Variable Selection-Guided Inductive Matrix Completion) - это новая байесовская модель, разработанная для выбора переменных из дополнительных данных в процессе поиска лекарств. …