โลโก้เซเฟอร์เน็ต

ความฉลาดทางข้อมูลเชิงกำเนิด

Tag: การฝึกโมเดล

วิธีการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์?

AI
บทนำ คุณพบว่าโอกาสของ AI น่าสนใจหรือไม่? ไม่ว่าเป้าหมายของคุณคืออะไร ไม่ว่าจะเป็นการเป็น Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Researcher หรือ...

ข่าวยอดนิยม

คำแนะนำง่ายๆ ในการฝึกอบรม Llama 2 ด้วย AWS Trainium บน Amazon SageMaker | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังสร้างผลกระทบที่สำคัญในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ความสามารถในการกำเนิดที่น่าประทับใจของพวกเขาได้นำไปสู่การแพร่หลาย...

พัฒนาและฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่อย่างคุ้มค่าด้วย Metaflow และ AWS Trainium | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
นี่เป็นโพสต์รับเชิญที่เขียนร่วมกับ Ville Tuulos (ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO) และ Eddie Mattia (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) จาก Outerbounds -

Cohere Command R และ R+ พร้อมใช้งานแล้วใน Amazon SageMaker JumpStart | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
โพสต์ในบล็อกนี้เขียนร่วมกับ Pradeep Prabhakaran จาก Cohere วันนี้เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศว่า...

ความท้าทายและแนวทางแก้ไขการติดฉลากข้อมูล – DATAVERSITY

AI
ด้วยความเร่งรีบในการนำ AI ไปใช้ในภาคส่วนต่างๆ องค์กรต่างๆ ในปัจจุบันต้องเผชิญกับอุปสรรค์ทั่วไป นั่นก็คือ การติดฉลากข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในวงกว้าง องค์กรหลายแห่งกำลังต่อสู้กับ...

การอัปเดต Snorkel Flow นำเสนอแนวทางใหม่ล่าสุดในการจัดการข้อมูลองค์กร

AI
หนึ่งในความท้าทายอย่างต่อเนื่องที่สำคัญที่สุดสำหรับบริษัทที่พัฒนา AI คือการบูรณาการข้อมูลองค์กรจำนวนมหาศาลไว้ในโมเดล AI ของพวกเขา ข้อมูลนี้...

7 แพลตฟอร์ม MLOps แบบครบวงจรที่คุณต้องลองในปี 2024 – KDnuggets

ข้อมูลขนาดใหญ่
รูปภาพโดยผู้เขียน คุณเคยรู้สึกว่ามีเครื่องมือสำหรับ MLOps มากเกินไปหรือไม่? มีเครื่องมือสำหรับติดตามการทดลอง ข้อมูล และแบบจำลอง...

คำถามและคำตอบสัมภาษณ์ที่ปรับแต่งอย่างดี 9 อันดับแรก

ข้อมูลขนาดใหญ่
บทนำ ในฐานะที่เป็นคนที่จมลึกอยู่ในโลกแห่งปัญญาประดิษฐ์ ฉันได้เห็นโดยตรงว่าการปรับแต่งอย่างละเอียดปฏิวัติโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างไร การเชื่อมช่องว่าง...

7 ขั้นตอนสู่การเรียนรู้ MLOP – KDnuggets

ข้อมูลขนาดใหญ่
รูปภาพโดย Author บริษัทหลายแห่งในปัจจุบันต้องการรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตน โดยเฉพาะโดยการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างละเอียดและปรับใช้กับการใช้งานจริง....

การฝึกอบรมแบบกระจายและการปรับขนาดที่มีประสิทธิภาพด้วย Amazon SageMaker Model Parallel และ Data Parallel Libraries อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
มีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านการกระจายการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากการเปิดตัว ChatGPT ใน...

Meta หันมาให้ความสำคัญกับชิป GenAI เพื่อคำแนะนำที่ดีกว่า

AI
Meta ได้เปิดตัวการทำซ้ำล่าสุดของชิปที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะสำหรับงาน AI ชิป Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) v2 ได้รับการพัฒนา...

วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงในฐานข้อมูลเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจ – DATAVERSITY

ข้อมูลขนาดใหญ่
ในสภาพแวดล้อมร่วมสมัยของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล องค์กรต่างๆ หันมาใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มากขึ้น เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับแนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคต การคาดการณ์...

การจัดประเภทเอกสารที่คุ้มค่าโดยใช้ Amazon Titan Multimodal Embeddings Model | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
องค์กรในอุตสาหกรรมต่างๆ ต้องการจัดหมวดหมู่และดึงข้อมูลเชิงลึกจากเอกสารรูปแบบต่างๆ จำนวนมาก ประมวลผลเอกสารเหล่านี้ด้วยตนเองเพื่อจัดประเภทและ...
123...33หน้า 1 33 ของ

ข่าวกรองล่าสุด

จุด_img
จุด_img

ลิขสิทธิ์ @ 2024 Plato Technologies Inc.