Kategoria „Wnioskowanie i trening modeli językowych” to esencja naszego bloga technologicznego poświęcona jednemu z najbardziej fascynujących obszarów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Skupiamy się tu na procesach stojących za tworzeniem i rozwijaniem modeli językowych, które są fundamentem technologii takich jak ChatGPT, umożliwiając maszynom zrozumienie i generowanie ludzkiego języka.
W tej sekcji zapewniamy dogłębne analizy i przystępne wyjaśnienia dotyczące tego, jak modele językowe są szkolone i jak działają procesy wnioskowania, które pozwalają AI na generowanie spójnych i kontekstualnych odpowiedzi. Przedstawiamy zarówno techniczne aspekty zbierania ogromnych zbiorów danych tekstowych, ich przetwarzania, jak i wyzwania związane z trenowaniem modeli, aby były one nie tylko skuteczne, ale i etyczne.
Ponadto, eksplorujemy najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie, prezentując przypadki użycia, innowacje i badania, które pchają granice możliwości AI. Niezależnie od tego, czy jesteś ekspertem w dziedzinie machine learning, czy entuzjastą technologii chcącym zrozumieć, jak AI uczy się języka, ta kategoria oferuje bogaty zasób wiedzy.
Zapraszamy do odkrywania z nami tajników modeli językowych, ich treningu i wnioskowania, aby lepiej zrozumieć, jak postępuje praca nad sztuczną inteligencją i jakie implikacje ma ona dla przyszłości komunikacji między człowiekiem a 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 …
Nowy akcelerator AI: Chip Hailo-10H M.2 Hailo wprowadza nowy akcelerator AI Hailo-10H, który ma zrewolucjonizować zdolności sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych. Chip ten, w formacie M.2, dostarcza imponujące 40 TOPS (Tera Operacji na Sekundę) przy zachowaniu niskiego zużycia energii poniżej 3,5W. Dzięki obsłudze wiodących frameworków AI, takich jak TensorFlow i PyTorch, Hailo-10H umożliwia efektywne przetwarzanie …
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 …
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 …
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 …
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, …
