Wprowadzenie Modele wielkojęzyczne (LLM) stają się coraz cenniejszymi narzędziami w nauce danych, generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) i sztucznej inteligencji. Te złożone algorytmy zwiększają ludzkie możliwości i...

Z radością ogłaszamy nową wersję operatorów Amazon SageMaker dla Kubernetes korzystających z kontrolerów AWS dla Kubernetes (ACK). ACK jest...

Zdjęcie autora Nauka na bezpłatnych kursach może być bardzo korzystna dla osób pragnących rozpocząć karierę w dziedzinie nauki o danych. Oferta bezpłatnych kursów...

Rozpoznawanie obrazów w oparciu o sztuczną inteligencję z pewnością stanowi przełom w wielu branżach, w tym w nowoczesnych systemach bezpieczeństwa, w których rozpoznawanie obrazów usprawnia nadzór, uwierzytelnianie i zapobieganie zagrożeniom...

Spis treści Generacyjna sztuczna inteligencja otwiera świat, w którym maszyny wykraczają poza zwykłe wykonywanie i stają się innowacyjnymi twórcami. Wyobraź sobie, że sztuczna inteligencja tworzy sztukę, projektuje produkty lub…

Dużo rozmawialiśmy o tym, jak sztuczna inteligencja może pomóc w marketingu. Jednak jedną z korzyści, o której nie wspomnieliśmy...

Nastąpił ogromny postęp w dziedzinie rozproszonego głębokiego uczenia się dla dużych modeli językowych (LLM), szczególnie po wydaniu ChatGPT w...

W roku, w którym sztuczna inteligencja (AI) miała swój najbardziej spektakularny publiczny debiut, mogłoby się wydawać, że uczenie maszynowe (ML) zostało zredukowane do...

Meta wprowadziła najnowszą iterację swoich autorskich chipów dedykowanych zadaniom AI. Chipy Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) v2, opracowane...

Sztuczna inteligencja (AI) zapewniła nową falę spersonalizowanych wrażeń muzycznych dzięki niezliczonym utworom, które są już przesyłane strumieniowo w Apple Music, Spotify i SoundCloud. ...

Modele sztucznej inteligencji pochłaniają mnóstwo energii. W miarę jak algorytmy rosną i stają się coraz bardziej złożone, coraz bardziej obciążają obecne chipy komputerowe. Wiele firm zaprojektowało chipy dostosowane...

Wprowadzenie Overfitting w ConvNets jest wyzwaniem w głębokim uczeniu się i sieciach neuronowych, gdzie model uczy się zbyt wiele z danych szkoleniowych, co prowadzi do słabych wyników...