Technologia na wyciągnięcie ręki – najnowsze nowinki, innowacje i trendy!
Nowe podejście do systemów wieloagentowych: MaAS jako przełom w optymalizacji AI Wyzwania związane z tradycyjnymi systemami wieloagentowymi Modele językowe (LLMs) stanowią obecnie fundament systemów wieloagentowych, umożliwiając współpracę, komunikację i wspólne…
Nowa metoda usprawniająca rozumowanie modeli językowych Modele językowe dużej skali (LLM) w ostatnich latach wykazały niezwykłe zdolności w zakresie rozwiązywania skomplikowanych problemów, zwłaszcza w matematyce i programowaniu. Badania sugerują, że…
Fine-Tuning Modelu Mistral 7B za pomocą QLoRA – Kompleksowy Przewodnik Wprowadzenie W świecie modeli językowych fine-tuning odgrywa kluczową rolę w dostosowywaniu modeli do konkretnych zadań. Jednym z ciekawszych sposobów optymalizacji…
Nowoczesne podejście do prognozowania szeregów czasowych Prognozowanie szeregów czasowych od dawna stanowi jedno z największych wyzwań w analizie danych. Wynika to z jego niedeterministycznej natury, która utrudnia precyzyjne przewidywanie przyszłych…
Nowoczesne modele AI w radiologii – przełom w generowaniu raportów medycznych Wyzwania zastosowania modeli AI w medycynie Duże modele sztucznej inteligencji mają ogromny potencjał w zastosowaniach biomedycznych. Ich zdolność do…
Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na wysokiej jakości dane szkoleniowe, generowanie danych syntetycznych staje się kluczowym elementem poprawy wydajności dużych modeli językowych (LLM). Modele dostrojone do instrukcji są powszechnie stosowane w…
Interfejs Brain2Qwerty: Nowe podejście do komunikacji między mózgiem a komputerem Interfejsy mózg-komputer (BCI) od lat budzą zainteresowanie naukowców i inżynierów jako sposób na umożliwienie osobom z zaburzeniami mowy lub mobilności…
Kompresja modeli uczenia maszynowego – nowe podejście do kwantyzacji Wraz ze wzrostem złożoności modeli głębokiego uczenia, optymalizacja ich rozmiaru staje się kluczowym wyzwaniem. Kwantyzacja modeli uczenia maszynowego to proces mający…
Nowa metoda kompresji pamięci podręcznej KV poprawia wydajność modeli językowych Efektywne przetwarzanie długich kontekstów przez zaawansowane modele językowe (LLM) wymaga znacznej ilości pamięci GPU, co stanowi istotne wyzwanie technologiczne. Jednym…
Nowy sposób generowania obrazów – Masked Autoencoder Tokenizer Problemy modeli dyfuzyjnych Modele dyfuzyjne odgrywają kluczową rolę w generowaniu obrazów o wysokiej jakości, stopniowo przekształcając losowy szum w realistyczne przedstawienia. Jednak…