Notes

Попрошу не выражаться: как языковые модели ИИ адаптируются под культурный контекст Наука рф
Помимо прочего, в базы данных вошли речевые клише, стереотипы, мемы, цитаты, фразеологизмы, пословицы и поговорки. Например, выражение «быть в ресурсе», которое часто ассоциируется с духовными практиками. Или термин «единорог», обозначающий компанию, достигшую оценки в 1 млрд долларов в течение десяти лет с момента основания (его добавили в тематическую карту карьериста). По мнению младшего научного сотрудника Центра междисциплинарных исследований МФТИ Ксении Клоковой, сегодня люди проявляют слишком много доверия по отношению к нейросетям.
В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований. Нейросеть поддерживает широкий спектр входных данных, включая текст, изображения, видео и аудио, и может выводить результаты в виде текста, изображений и речи. Она обеспечивает работу с контекстом до 1 миллиона токенов на вход и 8 тысяч токенов на выход. Модель оптимизирована для сценариев, где скорость ответа является критически важным фактором, таких как автоматизация задач.
Gemini 2.0 Flash
На эту проблему обратили внимание сотрудники https://openai.com Центра междисциплинарных исследований МФТИ вместе со специалистами в области культурологии и лингвистики. Ученые предложили новый метод, позволяющий проанализировать встроенность больших языковых моделей в национальную культуру. Презентация проекта под названием «Культурные замеры больших языковых моделей» состоялась на площадке института.
В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. Второй параметр сообщает модели, насколько творчески она может подойти к задаче. Стриминговый сервис Netflix использует LLM для формирования персональных рекомендаций контента. В 2017 году исследователи компании представили архитектуру Transformer, которая легла в основу всех популярных LLM. Вдумчивый анализ этих факторов поможет вам выбрать модель, которая будет соответствовать вашим текущим потребностям и поддержит ваши будущие намерения.
Ideogram 2.0: новая модель генерирует текст на изображениях с непревзойденной точностью
Эта система использует более тысячи специализированных экспертных подсетей с динамической маршрутизацией запросов, что позволяет значительно увеличить эффективную емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат. Такой подход обеспечивает не только более точную обработку сложных запросов, но и снижает энергопотребление при решении типовых задач. «Аналогичные тесты проводят, чтобы проверить уровень фактических знаний LLM по различным темам (такой метод называется MMLU), решением задач по математике (Math), а также по биологии, физики и химии (GPQA). В данном случае речь идет о бенчмарке на знание российского культурологического контекста», — говорит эксперт. Исследование EPFL опровергает распространенную гипотезу о последовательном переводе в LLM.
Claude представлена в марте 2023 года и ознаменовала собой выход Anthropic на рынок общедоступных моделей ИИ, направленных на повышение безопасности и этичности ИИ. Claude появился как ответ на непредсказуемые, ненадежные и непрозрачные проблемы больших систем ИИ. Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ.
С публичным доступом к исходному коду, приглашают отдельных разработчиков, исследователей и организации свободно использовать, модифицировать и распространять модели. Вместо универсальных моделей будущее может принадлежать системам, которые динамически адаптируются под конкретные задачи и области применения. Технология Mixture of Experts, используемая в Gemini, представляет собой первый шаг в этом направлении.

Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Особое внимание в новой версии уделено снижению предвзятости и улучшению безопасности. Meta внедрила систему динамического обновления знаний, которая помогает модели поддерживать актуальность информации и минимизировать ошибки в фактических данных.
За последний год произошел качественный скачок как в функциональности моделей, так и в их доступности для пользователей. В этой статье мы детально рассмотрим ведущие языковые модели 2024 года, их возможности, архитектурные особенности и сферы применения. Наш анализ поможет разобраться в сильных сторонах и ограничениях каждой системы, что критически важно для выбора оптимальных технологий. https://www.giantbomb.com/profile/seo-foundry/about-me/ Модели ИИ анализируют миллиарды предложений, статей и книг, обучаясь на этих данных. Когда пользователь вводит запрос, LLM анализирует его, а затем создает наиболее подходящий ответ.
Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. подробнее Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при ее создании.
Read More: https://openai.com