Nvidia-მ რეკორდული მოგება დააფიქსირა ხელოვნური ინტელექტის მზარდი მოთხოვნის ფონზე
ჩიპების გიგანტმა Nvidia-მ ბოლო კვარტალში რეკორდული მოგება გამოაცხადა, რაც ძირითადად განპირობებულია ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოთვლითი სიმძლავრეების გაზრდილი მოთხოვნით. კომპანიის შემოსავალმა $68 მილიარდი შეადგინა, საიდანაც $62 მილიარდი მონაცემთა ცენტრების ბიზნესზე მოდის. აღმასრულებელი დირექტორი ჯენსენ ჰუანგი ხაზს უსვამს, რომ „გამოთვლა შემოსავალია“ და ადასტურებს OpenAI-ში პოტენციურ ინვესტიციას, თუმცა აღნიშნავს ჩინეთში ექსპორტის გამოწვევებს.
OpenAI-ის RLHF შედეგების რეპროდუცირება: ტექნიკური დეტალების სიღრმისეული ანალიზი
მოცემული ნაშრომი მიზნად ისახავს OpenAI-ის (OAI) სტილისტური ამოცანების (როგორიცაა სენტიმენტი და აღწერილობითობა) RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) შედეგების რეპროდუცირებას. ჩვენი კოდების ბაზა OAI-ის კოდების ბაზის თითქმის იდენტურ სწავლის მრუდებს აჩვენებს. სტატია დეტალურად განიხილავს იმპლემენტაციის ტექნიკურ ნიუანსებს, მათ შორის, როგორ გენერირდება ჯილდოები/მნიშვნელობები და პასუხები, შევსების (padding) მექანიზმებს, ლოგიტების გამოთვლას და პასუხების გენერაციის დროს შერჩევის პროცესს. ასევ
როგორ ავაშენოთ გამოსახულების მსგავსების სისტემა: ღრმა სწავლისა და ეფექტური ძიების გზები
ეს სტატია დეტალურად აღწერს გამოსახულების მსგავსების სისტემის აგების პროცესს, რომელიც ეფუძნება ღრმა სწავლებას და ემბედინგების გამოყენებას. განხილულია გამოსახულებების ვექტორულ სივრცეში წარმოდგენა, კოსინუსური მსგავსების გამოთვლა, Hugging Face-ის `datasets` ბიბლიოთეკისა და `AutoModel` კლასის გამოყენება. ასევე, მოცემულია რჩევები მოდელის შერჩევისა და სისტემის ეფექტურობის გაუმჯობესების შესახებ, მათ შორის განზომილების შემცირებისა და FAISS ინტეგრაციის შესაძლებლობები.