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.
Grok-1.5: Kolejny Krok Naprzód w Rozwoju AI 28 marca 2024 roku świat technologii został wzbogacony o Grok-1.5 – ulepszoną wersję modelu językowego od xAI. Model ten, będąc rozwinięciem Grok-1 z jego imponującymi 314 miliardami parametrów, wprowadza nowe ulepszenia, które rozszerzają granice możliwości w badaniach i zastosowaniach AI. Niezwykłą cechą nowego modelu językowego jest jego zdolność …
Jak AI uczy się myślenia: Przełom w modelowaniu języka z Quiet-STaR Kiedy myślimy o sztucznej inteligencji (AI), często wyobrażamy sobie maszyny, które działają na podstawie sztywno zaprogramowanych instrukcji. Jednak postęp w dziedzinie uczenia maszynowego zmierza w kierunku, który zaciera granice między maszynowym przetwarzaniem a ludzkim rozumowaniem. Projekt Quiet-STaR to pionierskie podejście, dzięki któremu modele językowe …
Grok-1 Udostępniony dla Wszystkich – Nowy Gigant w Świecie Sztucznej Inteligencji Elon Musk, założyciel firmy sztucznej inteligencji xAI, ogłosił udostępnienie wag i architektury swojego najnowszego potężnego modelu językowego, Grok-1, na licencji Apache 2.0. To wydarzenie następuje po zapowiedzi Muska z zeszłego poniedziałku, że Grok będzie dostępny dla wszystkich użytkowników. Dla osób śledzących rozwój sztucznej inteligencji, …
Mistral: Pionier Otwartej Innowacji w Sztucznej Inteligencji Firma Mistral.ai, mimo że znajduje się na rynku zaledwie dziewięć miesięcy, z impetem wkroczyła na scenę sztucznej inteligencji, zdobywając uznanie i kapitał na skalę, która robi wrażenie nawet na doświadczonych obserwatorach branży. Założona przez Arthura Menscha, byłego inżyniera z DeepMind, wraz z kolegami z doświadczeniem w Google i …
Mamba: Przełomowy Model AI na Rozdrożu – Analiza Odrzucenia na Konferencji ICLR 2024 W modelach językowych gdzie innowacja jest codziennością, konferencja International Conference on Learning Representations (ICLR) w 2024 roku przyniosła nieoczekiwane zaskoczenie. W centrum uwagi znalazł się model Mamba, innowacyjna architektura modelowania sekwencji, która została odrzucona mimo wysokich oczekiwań i obiecujących wyników recenzji. Czym …
Gemma 2B i 7B: Kolejny krok w rozwoju modeli językowych Google Google, lider w dziedzinie innowacji technologicznych, niedawno ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych modeli językowych, Gemma 2B i Gemma 7B, stanowiących znaczący krok naprzód w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Te modele są otwarte, co oznacza, że badacze, programiści i przedsiębiorstwa mają możliwość eksplorowania ich możliwości i …
Chat with RTX: Krok na przód w lokalnej interakcji AI z obietnicą prywatności i niezależności W dzisiejszych czasach, gdzie sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej integralną częścią naszego codziennego życia, NVIDIA wprowadza innowacyjne rozwiązanie – Chat with RTX. To oprogramowanie, które łączy w sobie zaawansowane możliwości modeli wielkojęzykowych (LLM) z prywatnością i bezpieczeństwem danych …
Przekształcanie Barda w Gemini: Rewolucja w Usługach AI i Problemy z Aktywacją Google wprowadza znaczące zmiany w swojej ofercie narzędzi AI, przemianowując Bard na Gemini i uruchamiając płatną wersję tej usługi, znaną jako Gemini Advanced. Ta inicjatywa jest częścią szerszego planu firmy, mającego na celu integrację zaawansowanych technologii AI z jej kluczowymi produktami i usługami. …
Dostrajanie Dużych Modeli Językowych na Procesorze CPU: Praktyczne Podejście z Użyciem LoRA i QLoRA W ostatnich latach, rozwój i dostępność dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models) przekształciły sposób, w jaki postrzegamy możliwości sztucznej inteligencji w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Jednakże, dostrajanie (fine-tuning) tych modeli na indywidualne potrzeby stanowiło wyzwanie, zwłaszcza z ograniczeniami sprzętowymi …
Bitwa modeli językowych: Analiza wyników Mixtral vs GPT 3.5 W obliczu szybko rozwijającej się dziedziny sztucznej inteligencji, porównanie otwartych i komercyjnych modeli językowych stało się tematem gorących dyskusji. W tym kontekście, dwa modele językowe, Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 i GPT 3.5, znalazły się w centrum uwagi. Mixtral, mimo że nie jest tak szeroko znany jak modele GPT od OpenAI, …
Następny krok w przetwarzaniu języka naturalnego z architekturą RWKV-v5 Otwierając nowy rozdział w rozwoju sztucznej inteligencji, model językowy Eagle-7B prezentuje się jako przełomowa innowacja, przekraczająca granice dotychczasowych możliwości systemów opartych na transformatorach. Wykorzystując zaawansowaną architekturę RWKV-v5, Eagle-7B, z skalą 7 miliardów parametrów, ustanawia nowe standardy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), oferując niezrównane możliwości zrozumienia i …
