Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: Machine Learning
Жэў: Как модель НЕ-генератыўнага AI ператварае текст на рашэннія
Дазвольце даклэ научыцца, як працюе цифровая AI-модель «System One» ад Jev, чаму яна быстрейшая і дышэць за ліквіднасцю, чым LLM-я, і якое ўзрошэнне яна мае сярод генератыўных AI-сістэм у працоўных супэрмашынах.
7 хв чытанняЯк мультімодальныя моделі сувязуюць текст, зображэння і аудыя ў адной запытке
З'ясавайце, што такое модалітэт, як мультимодальныя моделі ператвараюць текст, зображэння і аудыя на спакульнае представленне, дзе гэта дапамагае, а дзе візуальныя адказы все ўсё робяцься некоректна.
5 хв чытанняРекурзіўнае самапавышэнне ў агентах ШІ: што на самай працы паказваюць эксперыменты.
Адказна аналіз Гёделевых машын, STOP, Гёделевага агента, SICA, Дарвіновай Гёделевай машыны, SEAL і гіперагентаў, а таксама спосабы ацэнкі таго, чы рэальна сама-модифікуючыся агентка павышае своія якосці.
9 хв чытанняНавучэнне вашага супэльнага судды LLM: ад PandaLM і JudgeLM да Prometheus
Як ствараюцца добра прытэсаваныя моделі-ацэнавцы, ад дадзейнаў і критэрыяў да контролю пакашанняў і мета-ацэнкі, а таксама практычныя наўказы для навучэння судды LLM, спецыялізаванага на певной галіні.
39 хв чытанняЗаконамеры масштабавання LLM, GPT-4o і навчанне пад кераваннем падкрэпленняў: што працягваюць крывыя.
Як чытаць законамеры масштабавання LLM, што з’явілі Каплан і Чінчілла, як лабораторіі викорыстоўвалі іх ад GPT-3 да GPT-4o, і чаму навчанне пад кераваннем падкрэпленняў додае новую вектарную величыну для вычыслаў.
30 хв чытанняЗ ГПТ-1 да модэляў для разумовых вычынкаў: што кожная паколення зменила для разработчыкаў
Аналізуйце сяброў GPT ад прадзейнаўкі 2018 года да модэляў для разумовых вычынкаў, пазнайце, якія ідэі дадала кожная паколення, а таксама ведаце пра функцыі GPT-4o vision і Structured Outputs з Python.
10 хв чытанняBPE-токенізатор адаптаваны з нуля: корэйшыя последованцы для малага акна контэкста GPT
Напісайце токенайзер для кодування парагруп байт у Python, натрэнуйце яго на WikiText-2, зберажыце рэзультаты у формате JSON і паглядзіце, як токенізацыя падслова расширва вікна контэксту GPT.
26 хв чытанняПарадокс падзей на глыбіны: трансфармэры з петлямі і скрытыя прычыны
Як трансфармэры з павтаральной глыбаючасцю (з цікламі) працуюць у супакрытым стане, чаму лабораторыяхі іх хочаць, што паказвае восьмгодзінныя нарады, і што гэта значыць для локальнага ІІ та надзору.
12 хв чытанняДэбаггінг малога GPT у PyTorch: тэсты, якія ізольуюць кожную прычыну аблучэння.
Этапна схема роботы для дэбаггінгу GPT на рывень симвалаў у PyTorch – ад ідэнтаў токенав і змены цялевых значэнняў да градыентаў, значэнняў NaN і пунктав перапачатку.
30 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.