როგორ აძლიერებს Intel-ი RAG აპლიკაციებს OPEA პლატფორმაზე: Gaudi 2 და Xeon CPU-ები
ინფორმაციის მოძიებით გაძლიერებული გენერაცია (RAG) კრიტიკულად მნიშვნელოვანია დიდი ენობრივი მოდელებისთვის (LLM) ახალი ცოდნის ინკორპორირებისთვის, რაც აუმჯობესებს წარმადობასა და უსაფრთხოებას. Intel, OPEA პლატფორმის ფარგლებში, დეველოპერებს სთავაზობს სრულყოფილ გადაწყვეტილებებს RAG აპლიკაციების შესაქმნელად და ოპტიმიზაციისთვის. სტატია დეტალურად აღწერს Intel Gaudi 2 AI ამაჩქარებლებისა და Xeon CPU-ების როლს საწარმოო წარმადობის მნიშვნელოვნად გაზრდაში. ასევე განხილულია LangChain ფრეიმვორკის გამოყენება RAG ა
Google-მა გამოუშვა EmbeddingGemma: უახლესი მულტილინგვური ჩაშენების მოდელი მოწყობილობებისთვის
Google-მა წარადგინა EmbeddingGemma, უახლესი მულტილინგვური ჩაშენების მოდელი, რომელიც ოპტიმიზებულია მოწყობილობებზე გამოსაყენებლად. 308 მილიონი პარამეტრით და 2K კონტექსტური ფანჯრით, ის მხარს უჭერს 100-ზე მეტ ენას და MTEB ბენჩმარკზე 500M-ზე ნაკლებ მოდელებს შორის ყველაზე მაღალრეიტინგულია. მოდელი შექმნილია სიჩქარისა და ეფექტურობისთვის, მნიშვნელოვნად აფართოებს მობილური RAG კონვეიერების შესაძლებლობებს და ინტეგრირებულია პოპულარულ AI ხელსაწყოებთან.
Hugging Face TGI: LLM-ების წარმადობის ოპტიმიზაცია და ბენჩმარკინგი
სტატია განმარტავს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ფუნდამენტურ არაეფექტურობას და წარმოაჩენს Hugging Face-ის Text Generation Inference (TGI) სერვერს, როგორც ინსტრუმენტს უახლესი ოპტიმიზაციის ტექნიკების დასანერგად. ის ხაზს უსვამს ბენჩმარკინგის მნიშვნელობას სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებისთვის, როგორიცაა RAG და ჩატბოტები, და განმარტავს ლატენტურობისა და გამტარუნარიანობის, როგორც ორთოგონალური მეტრიკების, როლს. ავტორი გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება TGI ბენჩმარკინგის ინსტრუმენტის გამოყენება Hugging Face
LLM ინფერენსის ოპტიმიზაცია: Hugging Face TGI ბენჩმარკინგი
ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ ხდება დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ინფერენსის ოპტიმიზაცია Hugging Face-ის მაღალეფექტური ტექსტის გენერაციის ინფერენსის (TGI) სერვერის გამოყენებით. დეტალურად განიხილება LLM-ების თანდაყოლილი არაეფექტურობა, ინდუსტრიის მიერ მიღწეული გაუმჯობესებები მუშაობის ოპტიმიზაციაში, ასევე ბენჩმარკინგის მნიშვნელობა სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებისთვის, როგორიცაა RAG და ჩატი. სახელმძღვანელო განმარტავს ძირითად მეტრიკებს, როგორიცაა ლატენტურობა და გამტარუნარიანობა, და გვიჩვენებს, თუ
RTEB: ახალი ბენჩმარკი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოძიების ხარისხის საიმედო შეფასებისთვის
ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების მუშაობა, როგორიცაა RAG და რეკომენდაციის სისტემები, მნიშვნელოვნად შეზღუდულია ძიებისა და მოძიების ხარისხით. დეველოპერებისთვის პრობლემას წარმოადგენს ემბედინგის მოდელების მოძიების ხარისხის ზუსტი გაზომვა, რადგან არსებული ბენჩმარკები ხშირად აჩვენებენ „განზოგადების ხარვეზს“ და არ შეესაბამებიან რეალურ საწარმოო გამოყენების შემთხვევებს. ამ გამოწვევების გადასაჭრელად შეიქმნა RTEB – ახალი, საიმედო ბენჩმარკი, რომელიც ზომავს მოძიების სიზუსტეს. ის იყენებს ჰიბრიდულ სტრატეგიას (ღ
საფრანგეთი: ხელოვნური ინტელექტი სკოლების ეკოლოგიური განახლებისთვის მონაცემთა სუვერენიტეტის დაცვით
Banque des Territoires-ს, Polyconseil-სა და Hugging Face-ს შორის დაწყებული თანამშრომლობა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალს მონაცემთა სუვერენიტეტის მოთხოვნებთან აერთიანებს. პროექტის პირველი ფაზის დასრულების შემდეგ, შემუშავებული ინსტრუმენტი ოპტიმიზაციას უკეთებს Banque des Territoires-ის EduRénov პროგრამის მხარდაჭერის ჩარჩოს, რომელიც საფრანგეთში 10,000 საჯარო სკოლის დაწესებულების ეკოლოგიურ განახლებას ემსახურება. RAG სისტემაზე დაფუძნებული ეს გადაწყვეტა მონაცემთა უსაფრთხოებასა და სუვერენიტე