Kategoria „Modele Językowe” na naszym blogu technologicznym jest poświęcona jednemu z najbardziej ekscytujących i dynamicznie rozwijających się obszarów sztucznej inteligencji. Modele językowe, serce współczesnych systemów przetwarzania języka naturalnego (NLP), umożliwiają maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka na niespotykaną dotąd skalę. W tej sekcji znajdziesz informacje o najnowszych badaniach, osiągnięciach oraz wyzwaniach związanych z rozwojem i implementacją modeli językowych.
Od głębokich sieci neuronowych po zaawansowane techniki uczenia maszynowego, eksplorujemy mechanizmy stojące za modelami takimi jak GPT-4, BERT, Transformer i inne, które przekształcają sposób, w jaki interakcje z AI wpływają na nasze życie. Przedstawiamy, jak te modele są trenowane na bazie ogromnych zbiorów danych tekstowych, aby zrozumieć niuanse języka, co umożliwia im tworzenie spójnych i kontekstualnie relewantnych tekstów.
Ponadto, zajmujemy się etycznymi i technicznymi wyzwaniami związanymi z tworzeniem i stosowaniem modeli językowych, takimi jak stronniczość, prywatność i bezpieczeństwo danych. Dzielimy się także wskazówkami dotyczącymi najlepszych praktyk w zakresie integracji tych modeli w aplikacjach, produktach i usługach, aby zapewnić pozytywne i produktywne doświadczenia użytkowników.
Kategoria „Modele Językowe” to zasób wiedzy dla programistów, badaczy, studentów i każdego, kto jest zafascynowany możliwościami, jakie otwiera przed nami zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego. Zapraszamy do zgłębiania tajników modeli językowych, które nieustannie kształtują przyszłość komunikacji i interakcji człowieka z maszyną.
Rewolucja w Przetwarzaniu AI: Sohu od Etched – 20x Szybszy od Konkurencji W dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), tempo rozwoju jest oszałamiające i wcale nie wygląda żeby miało zwolnić. Każdego roku pojawiają się nowe osiągnięcia, które zmieniają zasady gry. Najnowszym graczem, który przyciąga uwagę, jest startup Etched ze swoim rewolucyjnym układem Sohu, który może przetwarzać modele …
Zużycie Pamięci w Kontekście Wnioskowania i Dostrajania Modeli Językowych Wnioskowanie: Wymagania Pamięciowe Wnioskowanie, czyli generowanie odpowiedzi przez model językowy, jest procesem mniej zasobochłonnym niż pełne dostrajanie modelu. Modele o wielkości 7B mogą być uruchamiane na kartach graficznych takich jak NVIDIA RTX A4000, która posiada 16 GB VRAM. Przy zastosowaniu odpowiednich optymalizacji, możliwe jest również wnioskowanie …
TOPS i TFLOPS w Kontekście Użycia GPU do Wnioskowania i Szkolenia W obliczeniach wysokowydajnych, zwłaszcza w kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), wskaźniki wydajności takie jak TOPS (Tera Operations Per Second) i Teraflops (Tera Floating Point Operations Per Second) odgrywają kluczową rolę. W tym artykule omówimy, co oznaczają te miary, jak są używane …
YOCO: Nowe Podejście do Modelowania Języka Modelowanie języka to kluczowy komponent w uczeniu maszynowym, umożliwiający przewidywanie kolejności słów oraz poprawiający zrozumienie i generowanie ludzkiego języka. Stanowi fundament dla wielu aplikacji, takich jak podsumowywanie tekstów, tłumaczenie czy systemy autouzupełniania. Efektywne modelowanie języka wiąże się jednak z poważnymi wyzwaniami, szczególnie w przypadku dużych modeli. Największe trudności to …
Nowy Model GPT-4o: Pierwsze Wrażenia i Uwagi Kurz już opadł po prezentacji OpenAI, podczas której zaprezentowano możliwości nowego modelu GPT-4o. Choć na razie mamy dostęp tylko do wersji tekstowej, jest to ta sama wersja, która w przyszłości ma zostać wzbogacona o wszystkie zaprezentowane funkcjonalności. Dla tych, którzy nie mieli okazji zapoznać się z pokazem, warto …
Grok-1.5V: Integracja Świata Cyfrowego i Fizycznego W erze szybko postępujących technologii, Grok-1.5V prezentuje przełom w multimodalnym przetwarzaniu informacji. Model ten umożliwia analizę zarówno tekstu, jak i różnorakich form danych wizualnych, takich jak dokumenty, diagramy i fotografie, otwierając nowe możliwości zarówno dla użytkowników, jak i programistów. Technologia na Styku Cyfrowego i Fizycznego Świata Nowy model, jako …
Odkrywanie tajemnic modeli językowych: Jak coraz lepiej rozumiemy ich działanie Modele językowe, takie jak GPT-4 czy Llama3, to fascynujące twory, które nieustannie zaskakują nas swoimi możliwościami. Choć na pierwszy rzut oka wydają się one być prostymi „przewidywaczami następnego słowa”, to w rzeczywistości kryją w sobie złożoność, która wciąż jest przedmiotem intensywnych badań. Początkowo nie spodziewaliśmy …
Nadchodzi era multimodalności i ultralekkich modeli AI Rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji nieustannie trwa, a rok 2024 obiecuje być przełomowym w kontekście ewolucji modeli językowych. Dzięki nowym technologiom, takim jak kwantyzacja do 1,58-bit, architektura Mamba, MoE, multimodalność oraz rozwój modeli takich jak GPT-5, stoimy na progu znaczących zmian, które mogą zrewolucjonizować zarówno rozwój, jak i …
Społeczność AI wita LlaMA 3: Model, na który czekaliśmy! W końcu się doczekaliśmy! Wprowadzenie najnowszego modelu LlaMA 3 przez firmę Meta to znaczący krok naprzód w dziedzinie otwartych modeli językowych o dużym rozmiarze (LLM). Współpraca z platformą Hugging Face pozwala na pełne wykorzystanie tego potencjału, oferując społeczności AI nie tylko dostęp do zaawansowanych narzędzi, ale …
Mistral udostępnia model Mixtral 8x22B Mistral, renomowana francuska korporacja działająca w branży technologii sztucznej inteligencji, ostatnio ujawniła Mixtral 8x22B – swój najnowszy model generatywny. Model ten szybko zyskał uznanie w środowisku AI, a jego dostępność na platformie Hugging Face tylko potęguje zainteresowanie. Jako wstępnie wyszkolona generatywna mieszanka ekspertów (MoE), Mixtral 8x22B dysponuje imponującymi 176 miliardami …
Od Teorii do Praktyki: Jak BitNet b1.58 zmienia zasady gry w Sztucznej Inteligencji Modele językowe, zbudowane na architekturze Transformera, typowo operują w precyzji 16-bitowej (FP-16 lub BF-16), gdzie głównymi kosztami obliczeniowymi są operacje dodawania i mnożenia macierzy zmiennoprzecinkowych. W tych pełnoprecyzyjnych modelach, ładowanie wag z DRAM do pamięci akceleratora na chipie (np. SRAM) generuje wysokie …
