ხელოვნური ინტელექტი და მისი განვითარება: გამოწვევები, MLOps-ის მნიშვნელობა და ტრანსფორმერების აღზევება
ხელოვნური ინტელექტი (ხი) და მანქანური სწავლება (მს) სულ უფრო ხშირად გამოიყენება კრიტიკულ ინფრასტრუქტურაში, თუმცა ჩნდება კითხვები ინდუსტრიის სიმწიფისა და მასშტაბური დანერგვის შესახებ. სტატია განიხილავს მყარი მს-სამუშაო პროცესების შექმნის აუცილებლობას, ხაზს უსვამს MLOps-ის, როგორც DevOps-ის გაგრძელების, მნიშვნელობას და ამტკიცებს, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის და DevOps ინჟინრები, რომლებსაც ესმით მანქანური სწავლება, უფრო მეტად არიან საჭირო, ვიდრე უბრალოდ მონაცემთა მეცნიერები. ასევე, ყურადღება ექცევა
ხელოვნური ინტელექტი: როგორ მოვამზადოთ BERT მოდელი Habana Gaudi-ზე AWS-ის გამოყენებით
Google AI Language-ის მიერ შემუშავებული BERT მოდელის წინასწარი ვარჯიში, რომელიც გადამწყვეტია ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის, მოითხოვს მონაცემთა ეფექტურ მომზადებას და ტოკენიზაციას. ეს სტატია განმარტავს პროცესს, მათ შორის CPU-ინტენსიური ამოცანების ოპტიმიზაციას და Habana Gaudi-ს ინსტანციების გამოყენებას AWS-ზე განაწილებული ვარჯიშისთვის, რაც აუმჯობესებს მოდელის მუშაობას.
NVIDIA-ს Nemotron-Personas-India: მონაცემთა უნიკალური ბაზა ინდოეთის მრავალენოვანი AI სისტემებისთვის
ინდოეთი, 700 მილიონზე მეტი ინტერნეტ მომხმარებლით და მრავალი ენით, ხელოვნური ინტელექტის (AI) უზარმაზარ შესაძლებლობებს გვთავაზობს. თუმცა, არსებული მონაცემთა ბაზები ხშირად დასავლურ ნორმებსა და ინგლისურენოვან კონტექსტს ასახავს, რაც ზღუდავს AI-ის ადაპტაციას ინდოეთის მრავალენოვან და მრავალ-წერილობით გარემოში. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, NVIDIA-მ გამოუშვა Nemotron-Personas-India — პირველი ღია სინთეზური მონაცემთა ბაზა, რომელიც ინდური პერსონების დემოგრაფიულ, გეოგრაფიულ და კულტურულ მახასიათებლებს ასახავს.