ყურსასმენების ევოლუცია: რატომ არის კამერები შემდეგი დიდი ნაბიჯი?
თანამედროვე პრემიუმ ყურსასმენები, მიუხედავად შესანიშნავი აუდიო ხარისხისა და ხმაურის გაუქმების ფუნქციისა, მოსაწყენი ხდება, რადგან ტექნოლოგია მომწიფდა და ინოვაციების ნაკლებობაა. სტატია გვთავაზობს, რომ მომავალი კამერებიან ყურსასმენებს ეკუთვნის. Bloomberg-ის ცნობით, Apple უკვე მუშაობს ინტეგრირებული IR კამერის მქონე AirPods-ზე. ასეთი ყურსასმენები შეძლებენ გააუმჯობესონ ნავიგაცია ვიზუალური ნიშნულების გამოყენებით, უზრუნველყონ შეუფერხებელი ცოცხალი თარგმნა სახის ამოცნობით, დაეხმარონ ფიტნესის თვალყურის დევ
OpenAI 100 მილიარდ დოლარზე მეტი დაფინანსების მოზიდვასთან ახლოსაა, კომპანიის ღირებულება შესაძლოა 850 მილიარდ დოლარს გადააჭარბოს
Bloomberg-ის ცნობით, OpenAI 100 მილიარდ დოლარზე მეტი დაფინანსების მოზიდვის შეთანხმებასთან ახლოსაა, რამაც კომპანიის ღირებულება შესაძლოა 850 მილიარდ დოლარს გადააჭარბოს. ეს ნაბიჯი გადაიდგა იმ ფონზე, როდესაც ChatGPT-ის შემქმნელი მომგებიანობისკენ მიისწრაფვის და უფასო მომხმარებლებისთვის ChatGPT-ში რეკლამებს ტესტავს. ინვესტორები, მათ შორის Amazon, SoftBank, Nvidia და Microsoft, მზად არიან მნიშვნელოვანი თანხები ჩადონ.
Apple აჩქარებს ხელოვნური ინტელექტის მქონე მოწყობილობების, ჭკვიანი სათვალეების და AirPods-ის შემუშავებას
Apple კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლად ხელოვნური ინტელექტის მქონე გულსაკიდის, ჭკვიანი სათვალეების (კოდური სახელით N50) და გაუმჯობესებული AirPods-ის შემუშავებას აჩქარებს. Bloomberg-ის ინფორმაციით, კომპანია სათვალეების წარმოების დაწყებას დეკემბერში გეგმავს, ხოლო საჯარო გამოშვებას 2027 წელს. ყველა მოწყობილობა iPhone-თან იქნება დაკავშირებული და Siri-ს ფუნქციას მოიცავს.
რეტროსპექტივა: ღია დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) 2023 წლამდე
ეს სტატია გთავაზობთ რეტროსპექტივას ღია დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) განვითარებაზე, საუბრობს LLM-ების მიღების პროცესზე, მათ არქიტექტურაზე, სავარჯიშო მონაცემთა ნაკრებებზე, ტოკენიზაციაზე, ვარჯიშის ჰიპერპარამეტრებსა და ფაინ-ტიუნინგზე. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა 2023 წლამდე არსებულ მნიშვნელოვან ღია მოდელებს, როგორიცაა BLOOM და OPT, რომლებიც დიდი როლი ითამაშეს ხელოვნური ინტელექტის საზოგადოების განვითარებაში.
მანქანური სწავლება ფინანსებში: გამოწვევები, ნდობა და ექსპერტების შეხედულებები
ფინანსური სექტორის მანქანური სწავლების დირექტორები უნიკალური გამოწვევების წინაშე დგანან, მათ შორის მოძველებული სისტემების მართვა, ინტერპრეტირებადი მოდელების დანერგვა და მომხმარებლის ნდობის შენარჩუნება მკაცრი რეგულაციების პირობებში. ეს სტატია წარმოადგენს წამყვანი ექსპერტების შეხედულებებს U.S. Bank-დან, კანადის სამეფო ბანკიდან, Moody's Analytics-დან და Bloomberg AI-დან. ისინი განიხილავენ მანქანური სწავლების ტრანსფორმაციულ ძალას, ფინანსურ გადაწყვეტილებებში ნდობის შესახებ მიმდინარე დისკუსიას და იმ ს
BLOOM: წარდგენილია მსოფლიოში პირველი გამჭვირვალე, მრავალენოვანი დიდი ენობრივი მოდელი (LLM)
დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) რევოლუციას ახდენენ ხელოვნური ინტელექტის კვლევებში, თუმცა მათზე სრული წვდომა მხოლოდ შეზღუდულ ინდუსტრიულ ლაბორატორიებს აქვთ. ამ სტატუს კვოს შესაცვლელად წარმოდგენილია BLOOM – პირველი მრავალენოვანი LLM, რომელიც სრული გამჭვირვალობით გაიარა ტრენინგი. 176 მილიარდი პარამეტრით, BLOOM-ს შეუძლია ტექსტის გენერირება 46 ბუნებრივ და 13 პროგრამირების ენაზე. ეს არის AI მკვლევართა ყველაზე მასშტაბური თანამშრომლობის შედეგი, რაც მოდელს ხელმისაწვდომს ხდის ფართო სამეცნიერო საზოგადოებისთვის
BLOOM: 176 მილიარდი პარამეტრის მოდელის შექმნის საინჟინრო მიღწევები და ტექნოლოგიები
პროექტი, რომელიც Hugging Face-ის თანადამფუძნებელმა თომას ვოლფმა წამოიწყო, მიზნად ისახავდა ერთ-ერთი უდიდესი მრავალენოვანი მოდელის შექმნას და მის ხელმისაწვდომობას ყველასთვის. ეს სტატია ფოკუსირებულია 176 მილიარდი პარამეტრის BLOOM მოდელის წვრთნის საინჟინრო ასპექტებზე, ხაზს უსვამს ექსპერტებისა და კომპანიების ერთობლივ ძალისხმევას. განხილულია ფრანგული სუპერკომპიუტერის Jean Zay გამოყენება და მოწინავე Megatron-DeepSpeed ფრეიმვორკი, რომელიც 3D პარალელიზმს იყენებს ეფექტური წვრთნისთვის.
BLOOM ინფერენსის ოპტიმიზაცია GPU-ებზე: წარმადობის ბენჩმარკინგი
ეს სტატია განიხილავს BLOOM ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ინფერენსის ოპტიმიზაციას სხვადასხვა GPU კონფიგურაციებზე. მოცემულია აპარატურული მოთხოვნები 352GB bf16 წონებისთვის, სადაც რეკომენდებულია 8x80GB A100 GPU-ები, თუმცა განიხილება ალტერნატივებიც. სტატია აანალიზებს მოდელის ჩატვირთვის დროს და ტოკენების გენერირების წარმადობას (throughput) ისეთი გადაწყვეტების გამოყენებით, როგორიცაა Deepspeed-Inference და Accelerate, ასევე 8-ბიტიანი კვანტიზაცია მეხსიერების შესამცირებლად. ბენჩმარკინგის შედეგები აჩვენებს
Bloom მოდელის ოპტიმიზაცია: გზა 5x შეყოვნების შემცირებამდე და 50x გამტარუნარიანობამდე
ამ სტატიაში განხილულია Bloom-ის დიდი ენობრივი მოდელის (LLM) ოპტიმიზაციის პროცესი, რამაც გამოიწვია ინფერენციის შეყოვნების 5-ჯერ შემცირება და გამტარუნარიანობის 50-ჯერ გაზრდა. აღწერილია გამოწვევები, მათ შორის მოდელის `transformers` ბიბლიოთეკაში პორტირება, მკაცრი ტესტირების ნაკრების შექმნა, მონაცემთა სხვადასხვა ტიპებთან (bfloat16 vs float16) მუშაობა და ტენზორული პარალელიზმის საკითხები. საბოლოოდ, განიხილება ისეთი გადაწყვეტილებები, როგორიცაა `Megatron-Deepspeed` ტრენინგისთვის, მცირე მოდელების გამოყენე
BLOOM მოდელის ოპტიმიზაცია: 5-ჯერ შემცირებული ლატენტურობა და 50-ჯერ გაზრდილი გამტარუნარიანობა
ამ სტატიაში აღწერილია BLOOM მოდელის ინფერენსის სიჩქარის გაუმჯობესების რთული, მაგრამ წარმატებული პროცესი, რამაც გამოიწვია ლატენტურობის 5-ჯერ შემცირება და გამტარუნარიანობის 50-ჯერ გაზრდა. განხილულია მოდელის „ტრანსფორმერების“ ბიბლიოთეკასთან ადაპტაციის, ტესტირებისა და განაწილებული ინფერენსისთვის მომზადების ეტაპები, გამოწვევები და გადაწყვეტილებები.
Hugging Face-ის ბიბლიოთეკაში ენის მოდელების მიკერძოების შეფასების ახალი მეტრიკები დაემატა
Hugging Face-მა თავის 🤗 Evaluate ბიბლიოთეკას დაამატა ახალი მეტრიკები და საზომები, რომლებიც მიმართულია ენის მოდელებში (როგორიცაა GPT-2 და BLOOM) არსებული მიკერძოებების შესასწავლად. ეს ხელსაწყოები საშუალებას იძლევა შეფასდეს ტოქსიკურობა, პოლარობა და მტკივნეულობა (hurtfulness), რითაც ხელს უწყობს ენის მოდელებში დაშიფრული სოციალური საკითხების უკეთ გაგებას და მათთან ბრძოლას. სტატია დეტალურად განიხილავს ამ ხელსაწყოების გამოყენებას სხვადასხვა ამოცანებში.