Публикации по теме 'llm'
-Интуитивно объяснил DE-BERTA
Обобщить внимание и позиционные встраивания
Из-за того, как работает механизм внимания, у него нет способа определить, где находится токен в предложении, потому что каждое предложение рассматривается как набор слов, поэтому мы обычно добавляем позиционные вложения (фиксированные или обучаемые) Это может можно сделать двумя способами: добавить позиционное кодирование или объединить с встраиванием слов.
С технической точки зрения наихудший случай для добавления — это то, что сеть..
TTE против традиционных вложений: в чем разница?
Встраивание слов — это тип метода машинного обучения, который используется для представления слов в виде векторов. Это позволяет компьютерам понимать значение слов и их взаимоотношения друг с другом. Существует два основных типа встраивания слов: TTE и традиционные вложения.
TTE (встраивание токенов на основе преобразователя)
TTE обучаются на большом массиве текста с использованием архитектуры нейронной сети-трансформера. Это позволяет им улавливать более сложные отношения между..
Ученые из Университета Граца и Сколтеха использовали искусственный интеллект для моделирования магнитного…
TL;DR:
– Ученые из Университета Граца и Сколтеха использовали искусственный интеллект для моделирования магнитного поля Солнца в режиме реального времени, что произвело революцию в солнечной физике. – Объединив данные наблюдений с моделью магнитного поля без физической силы, команда получила всестороннее представление о поведении Солнца и его влиянии на космическую погоду. – Моделирование солнечной активности в реальном времени позволяет проводить расширенный анализ и прогнозирование..
Изучаем код Transformers, первая часть 2 — GPT крупным планом и лично
Изучаем код Transformers, первая часть 2 — GPT вблизи и лично
Изучение генеративных предварительно обученных трансформаторов с помощью nanoGPT
Добро пожаловать во вторую часть моего проекта, где я углубляюсь в тонкости моделей-трансформеров и моделей на основе GPT, используя набор данных TinyStories и nanoGPT , обученные на устаревшем игровом ноутбуке. В первой части я подготовил набор данных для ввода в генеративную модель уровня персонажа. Ссылку на первую часть вы найдете..
Часть 1. Поток подсказок в машинном обучении Azure: управление подсказками отраслевого уровня
Сцена управления подсказками теперь включает Azure, которая добавила в Azure ML набор новых функций. Я экспериментировал с этими функциями в течение последних нескольких недель и создал серию блогов из трех частей 📝. Эта серия предназначена для тех, кто хочет улучшить свою работу с помощью инструментов отраслевого уровня 💻.
LLM превратились в мощный инструмент для множества приложений. Совершенно очевидно, что быстро создать прототип приложения, которое еще год назад было невозможно..
Следующая причуда LLM — внутренняя изменчивость (IV)
Следующая причуда LLM — внутренняя изменчивость (IV)
Иногда обучение — это два шага вперед и один шаг назад.
Обзор GPT. В области искусственного интеллекта и машинного обучения модели больших языков (LLM) продемонстрировали своеобразный феномен, который я называю внутренней изменчивостью (IV). Эта особенность демонстрирует, как поведение LLM может меняться со временем, даже без видимого улучшения их объективных показателей эффективности. Примечательно, что такие модели, как..
Gorilla: Расширение возможностей языковых моделей с массовой интеграцией API
В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошли значительные успехи, особенно благодаря разработке больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-3.5. Одним из новаторских проектов, поднявших NLP на новый уровень, является Gorilla, лицензированный Apache 2.0 LLM, специально разработанный для точного взаимодействия с более чем 1600 API. Благодаря своей исключительной способности вызывать API-интерфейсы на основе запросов на естественном языке, Gorilla уменьшила..
