რატომ იცვლება დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) რეიტინგი მოთხოვნის ფორმატის მიხედვით?
დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) შესრულება და რეიტინგი მოულოდნელად მგრძნობიარე აღმოჩნდა მოთხოვნის (prompt) ფორმატისა და მცირეგანზომილებიანი („few-shot“) მაგალითების თანმიმდევრობის მიმართ, რაც აფერხებს სამართლიან შეფასებას და შედარებას. კვლევებმა აჩვენა, რომ მცირე ცვლილებებმა მოთხოვნის ფორმატში შეიძლება გამოიწვიოს მოდელის ქულების 10 ქულით ვარიაცია და რეიტინგის არათანმიმდევრულობა. ამ პრობლემის დასაძლევად შემოთავაზებულია სტრუქტურირებული გენერაცია, რომელიც მოდელის გამოსავალს კონკრეტულ სტრუქტურაში აქცევ
Arm-მა დეველოპერებისთვის Neural Super Sampling (NSS) ტექნოლოგია გამოუშვა
Arm-მა წარადგინა შემდეგი თაობის ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული გამოსახულების გაფართოების გადაწყვეტა – Neural Super Sampling (NSS), რომელიც უკვე ხელმისაწვდომია გრაფიკისა და თამაშების დეველოპერებისთვის. ეს ტექნოლოგია ოპტიმიზებულია მობილური მოწყობილობებისთვის, უზრუნველყოფს რეალურ დროში შესრულებას, ამცირებს GPU-ს დატვირთვას და იძლევა მაღალი გარჩევადობის რენდერირების საშუალებას დაბალი გამოთვლითი ხარჯებით, განსაკუთრებით მობილური თამაშებისა და გაფართოებული რეალობის (XR) სცენარებისთვის.
Meta-მ Gaia2 წარმოადგინა: ახალი ბენჩმარკი AI აგენტებისთვის
კომპანია Meta-მ წარმოადგინა Gaia2, ახალი აგენტური ბენჩმარკი, რომელიც GAIA-ს გაგრძელებაა და მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის აგენტების მნიშვნელოვნად უფრო რთული ქცევების ანალიზს. Gaia2 გამოვიდა Meta-ს ღია Agents Research Environments (ARE) ფრეიმვორქთან ერთად, რაც საშუალებას იძლევა აგენტების გაშვებას, გამართვას და შეფასებას რეალური სამყაროს მსგავს პირობებში. ბენჩმარკი აფასებს აგენტებს ინტერაქციულ ქცევაში, ბუნდოვანი ან დროში შეზღუდული მოთხოვნების შესრულებაში, ხმაურიან გარემოში ადაპტირებასა და ხელ
BigCodeBench: ახალი ბენჩმარკი ხელოვნური ინტელექტის პროგრამირების შესაძლებლობების შესაფასებლად
საზოგადოებას კვლავ აკლია მარტივი გამოსაყენებელი ბენჩმარკი, რომელსაც შეუძლია დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) პროგრამირების შესაძლებლობების ფართოდ შეფასება. ამ გამოწვევის საპასუხოდ, წარდგენილია BigCodeBench – ახალი, ყოვლისმომცველი შეფასების პლატფორმა, რომელიც 1,140 ფუნქციის დონის ამოცანის საშუალებით ამოწმებს LLM-ებს პრაქტიკული და რთული პროგრამირების ამოცანების გადაწყვეტაში, მათ შორის ინსტრუქციების შესრულებასა და მრავალი ფუნქციის გამოძახებაში 139 ბიბლიოთეკიდან. BigCodeBench მკაცრად აფასებს მოდელებს მ
Gaudi2: Habana Labs-ის AI ამაჩქარებელი, რომელიც ტრენინგის დროს 5.75-ჯერ აჩქარებას გვთავაზობს
Habana Labs-მა წარმოადგინა Gaudi2, მეორე თაობის AI აპარატურული ამაჩქარებელი, რომელიც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს შესრულებას ტრენინგისა და ინფერენციისას პირველ თაობის Gaudi-სა და Nvidia A100-თან შედარებით. სტატიაში დეტალურად არის განხილული მისი ტექნიკური მახასიათებლები, Intel Developer Cloud-ზე წვდომის გზები, BERT-ის წინასწარი ტრენინგის შედეგები 5.75-ჯერ შემცირებული დროით და Stable Diffusion-ის მხარდაჭერა, ასევე დაყოვნების მაჩვენებლების გაუმჯობესება.
გრაფები მანქანურ სწავლებაში: სტრუქტურირებული მონაცემების გაგება და გამოყენება
ეს სტატია გთავაზობთ გრაფების სამყაროს მიმოხილვას მანქანურ სწავლებაში, განმარტავს მათ არსს, გამოყენებას და წარმოდგენის საუკეთესო გზებს. განხილულია გრაფებზე სწავლის მეთოდები, ნეირონულ ქსელებამდელი მიდგომებიდან გრაფულ ნეირონულ ქსელებამდე და ტრანსფორმერებამდე. სტატია დეტალურად აღწერს გრაფებზე შესრულებად ამოცანებს, როგორიცაა კვანძის, წიბოს და გრაფის დონის პროგნოზირება, ასევე განიხილავს ტრანსდუქციურ და ინდუქციურ გარემოებებს, და გრაფების წარმოდგენის გამოწვევებს მანქანურ სწავლებაში.
ილია მალინინი და ხუთმაგი ნახტომის გამოწვევა ფიგურულ სრიალში
2021 წელს ცნობილმა რუსმა მწვრთნელმა ალექსეი მიშინმა განაცხადა, რომ ვერცერთი ფიგურული მოციგურავე ვერ შეძლებდა მის სიცოცხლეში ოთხმაგი აქსელის წარმატებით შესრულებას. თუმცა, 2022 წელს, 17 წლის ილია მალინინმა ეს შეძლო, რითაც ისტორია დაწერა და „კვად ღმერთის“ ტიტული დაიმკვიდრა. ახლა მალინინი, მსოფლიოს ორგზის ჩემპიონი და 2026 წლის ოლიმპიადის ფავორიტი, ცდილობს მომდევნო ეტაპის – ხუთმაგი ნახტომის – დაუფლებას, რასაც ბევრი, მათ შორის Associated Press-იც, შეუძლებლად მიიჩნევს. მიუხედავად სკეპტიციზმისა, ექსპერტ
ინოვაციური „ტრანსნეირონი“ მანქანებს ადამიანის მსგავს ინტელექტს მიანიჭებს
მეცნიერებმა შეიმუშავეს ერთი ხელოვნური ნეირონი, სახელწოდებით „ტრანსნეირონი“, რომელსაც შეუძლია ტვინის მრავალი რეგიონის ფუნქციის შესრულება. ამ მიღწევას შეუძლია რევოლუცია მოახდინოს რობოტიკაში, მათთვის ადამიანის მსგავსი აღქმის, სწავლისა და მოქმედების უნარის მინიჭებით. ტრანსნეირონი იყენებს ნანომასშტაბიან კომპონენტს – მემრისტორს – მეხსიერებისა და ადაპტაციისთვის, რაც მნიშვნელოვანი ნაბიჯია ნეირომორფული გამოთვლებისკენ, რომელსაც შეუძლია სამომავლოდ „ჩიპზე არსებული ტვინის“ სისტემების შექმნა. ეს ტექნოლოგია აი
MIT-ის ახალი მიდგომა: მცირე ენის მოდელები ერთობლივი მუშაობით დიდებს ჯობნიან
მიუხედავად იმისა, რომ ენის მოდელები (LMs) უმჯობესდებიან სხვადასხვა ამოცანებში, მათ მაინც უჭირთ რთული და მკაცრი წესების მქონე მოთხოვნების შესრულება. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, MIT-ის მკვლევრებმა შეიმუშავეს „DisCIPL“ – თანამშრომლობითი მიდგომა, სადაც დიდი ენის მოდელი (LLM) გეგმავს ამოცანას, შემდეგ კი მის შესრულებას მცირე მოდელებს ანაწილებს. ეს მეთოდი მცირე ენის მოდელებს საშუალებას აძლევს, მიაწოდონ უფრო ზუსტი და ეფექტური პასუხები, ვიდრე წამყვან LLM-ებს, როგორიცაა GPT-4o, და მიუახლოვდნენ მაღალი დონის
ხელოვნური ინტელექტი ფიგურულ სრიალში: MIT-ის მკვლევრები სპორტის გაუმჯობესებასა და ესთეტიკურ შეფასებას იკვლევენ
MIT-ის კურსდამთავრებული ჯერი ლუ (Jerry Lu) ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ოპტიკური თვალთვალის სისტემას, OOFSkate-ს, ქმნის, რათა ფიგურული სრიალის მოციგურავეებს ნახტომების გაუმჯობესებაში დაეხმაროს. ის ასევე იმუშავებს NBC Sports-თან 2026 წლის ზამთრის ოლიმპიადაზე, რათა კომენტატორებსა და მაყურებლებს რთული შეფასების სისტემის უკეთ გაგებაში დაეხმაროს. პარალელურად, პროფესორი ანეტ ჰოსოი (Anette Hosoi) იკვლევს, თუ როგორ აფასებენ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები ესთეტიკურ შესრულებას ფიგურულ სრიალში, სპორტში ხ