კონტენტის პოლიტიკის განახლება: ხელოვნური ინტელექტი, თანხმობა და თანამშრომლობა
ჩვენი განახლებული კონტენტის პოლიტიკა ეხება ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების სირთულეებს, ხაზს უსვამს პასუხისმგებლობით განვითარებას, მომხმარებლის უფლებებსა და თანხმობის კრიტიკულ როლს. ის ხელს უწყობს საზოგადოების თანამშრომლობას და ასახავს ძალისხმევას უსაფრთხო, გამჭვირვალე პლატფორმის შესანარჩუნებლად ტექნოლოგიურ და სამართლებრივ მიღწევებთან ადაპტირებისას.
MetaAI-ის Wav2Vec2-BERT: გაუმჯობესებული მეტყველების ამოცნობა დაბალრესურსიან ენებზე
MetaAI-მ გამოუშვა Wav2Vec2-BERT, ხელოვნური ინტელექტის მოდელი მეტყველების ავტომატური ამოცნობისთვის (ASR), რომელიც Seamless Communication-ის ნაწილია. ორიგინალური Wav2Vec2-ის გაუმჯობესებული ვერსია, Wav2Vec2-BERT, გაწვრთნილია 4.5 მილიონ საათზე მეტ აუდიო მონაცემზე 143-ზე მეტ ენაზე. ის მნიშვნელოვნად აღემატება Whisper-ის მოდელს სიჩქარითა და რესურსების ეფექტურობით, განსაკუთრებით დაბალრესურსიან ენებზე, როგორიცაა მონღოლური, სადაც Whisper-ი დაბალ შედეგებს აჩვენებს. Wav2Vec2-BERT-ს შეუძლია მიაღწიოს კონკურენ
Hugging Face Hub-ი აფართოებს fastai-ის შესაძლებლობებს: ღრმა სწავლის მოდელების გაზიარება ერთი ხაზით
Hugging Face-ი, რომლის მიზანია მანქანური სწავლების დემოკრატიზაცია, სიამაყით აცხადებს fastai-თან ახალ ინტეგრაციას. ეს ინტეგრაცია fastai-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივად გააზიარონ და ატვირთონ ღრმა სწავლის მოდელები Hugging Face Hub-ზე Python-ის ერთი ხაზის გამოყენებით. სტატიაში ხაზგასმულია fastai-ის წვლილი ღრმა სწავლების ხელმისაწვდომობაში და აღწერილია Hub-ის, როგორც მოდელების, მონაცემთა ნაკრებებისა და ML დემოების ცენტრალური პლატფორმის, უპირატესობები. ინტეგრაცია მოიცავს ვერსიის კონტროლს G
NPHardEval: ახალი დინამიური ჩარჩო დიდი ენობრივი მოდელების მსჯელობის უნარის შესაფასებლად
NPHardEval წარმოგიდგენთ ინოვაციურ, დინამიურ და სირთულეზე დაფუძნებულ ჩარჩოს დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) მსჯელობის უნარების მკაცრი შეფასებისთვის. ის მოიცავს 900 ალგორითმულ კითხვას NP-რთული სირთულის კლასიდან და ქვედა დონეებიდან, რომლებიც ყოველთვიურად განახლდება მოდელების ზედმეტი მორგების თავიდან ასაცილებლად. NPHardEval გამოირჩევა გამოთვლითი სირთულის კლასების გამოყენებით, რაც LLM-ის აზროვნების უნარების რაოდენობრივ და მტკიცე შეფასებას უზრუნველყოფს, რეალურ სამყაროში არსებული გამოწვევების ასახვით.
Intel-ი და Hugging Face-ი Optimum Intel-ში OpenVINO-ს ინტეგრაციას აცხადებენ ტრანსფორმერული მოდელების დასაჩქარებლად
Intel-მა და Hugging Face-მა OpenVINO ინტეგრირეს Optimum Intel-ში, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, მარტივად დააჩქარონ ტრანსფორმერული მოდელები Intel-ის სხვადასხვა პროცესორზე. ეს ინტეგრაცია უზრუნველყოფს ეფექტურ ინფერენსსა და კვანტიზაციას OpenVINO ნერვული ქსელების შეკუმშვის ფრეიმვორკის (NNCF) გამოყენებით, მნიშვნელოვნად ამცირებს მოდელის ზომასა და შეყოვნებას სიზუსტის მინიმალური დაკარგვით.
OpenAI-ის „Whisper“: გარღვევა მეტყველების ამოცნობის ტექნოლოგიაში
OpenAI-ის მიერ 2022 წლის სექტემბერში გამოქვეყნებული „Whisper“ არის წინასწარ გაწვრთნილი მოდელი მეტყველების ავტომატური ამოცნობისთვის (МАА). ის იყენებს 680,000 საათის უზარმაზარ მარკირებულ აუდიო-ტრანსკრიფციის მონაცემთა ნაკრებს, მათ შორის მრავალენოვან მონაცემებს, რათა მიაღწიოს მოწინავე შედეგებს მეტყველება-ტექსტის კონვერტაციაში 96-ზე მეტ ენაზე, მინიმალური დამატებითი დაზუსტებით.
ProtST-ის განლაგება და დამატებითი წვრთნა Intel Gaudi 2 აქსელერატორებზე: უმაღლესი სიჩქარე ცილის მოდელირებისთვის
ცილოვანი ენის მოდელები (PLM-ები), კერძოდ ProtST, ცილის სტრუქტურისა და ფუნქციის პროგნოზირების მძლავრი საშუალებაა. Intel-მა და MILA-მ ProtST, მულტიმოდალური ენის მოდელი, ICML 2023-ზე წარადგინეს, რომელმაც სწრაფად მოიპოვა აღიარება. ამ სტატიაში განხილულია, თუ როგორ ხდება ProtST-ის ეფექტური ინფერენსი და დამატებითი წვრთნა Intel Gaudi 2 აქსელერატორებზე. შედეგები აჩვენებს 1.76-ჯერ დაჩქარებას ინფერენსისთვის და 2.92-ჯერ დაჩქარებას დამატებითი წვრთნისთვის NVIDIA A100-თან შედარებით, გაუმჯობესებული ხელმისაწვდომ
გრაფები მანქანურ სწავლაში: საფუძვლებიდან ნერვულ ქსელებამდე და ტრანსფორმატორებამდე
მოცემული ტექსტი იკვლევს გრაფებს, მათ სარგებლიანობასა და წარმოდგენას მანქანურ სწავლაში. ის მოიცავს ევოლუციას პრე-ნერვული მეთოდებიდან გრაფის ნერვულ ქსელებამდე და ტრანსფორმატორებამდე. გრაფები განმარტებულია, როგორც ურთიერთდაკავშირებული ობიექტები, მაგალითად, სოციალური ქსელები და მოლეკულები. სტატია დეტალურად აღწერს გრაფებზე შესასრულებელ სხვადასხვა ამოცანებს, როგორიცაა კვანძის, წიბოსა და ქვე-გრაფის თვისებების პროგნოზირება (მაგ., AlphaFold, წამლის გვერდითი ეფექტები, სარეკომენდაციო სისტემები). ხაზგასმული