Una manual de codificación para dominar el enseñanza autosupervisado con una ligera IA para una conservación de datos efectivo y un enseñanza activo
En este tutorial, exploramos el poder del enseñanza autosupervisado utilizando el Tenuemente IA estructura. Comenzamos construyendo un maniquí SimCLR para cultivarse representaciones de imágenes significativas sin etiquetas, luego generamos y visualizamos incrustaciones usando UMAP y t-SNE. Luego nos sumergimos en técnicas de selección de conjuntos básicos para decidir datos de forma inteligente, fingir un flujo […]
Fuentes abiertas de Tencent Hunyuan-A13b: un maniquí MOE de parámetro activo 13B con razonamiento de modo dual y contexto de 256k
El equipo de Hunyuan de Tencent ha introducido Hunyuan-a13buna nueva fuente abierta maniquí de habla excelso construido sobre un escaso Mezcla de expertos (MOE) edificación. Si proporcionadamente el maniquí consta de 80 mil millones de parámetros totales, solo 13 mil millones están activos durante la inferencia, ofreciendo un invariabilidad mucho capaz entre el rendimiento y […]
Mejorar la gobernanza con las políticas de uso del tipo de activo en Amazon Sagemaker
Catálogo de Amazon Sagemakerparte de la próxima gestación de Amazon Sagemakerahora admite la política de autorización para el uso del tipo de activo, una nueva capacidad de gobierno que brinda a las organizaciones un control de espinilla fino sobre quién puede crear y establecer activos personalizados basados en tipos de activos específicos. Esta restablecimiento trae […]
Una implementación de codificación de acelerar la anotación de formación activo con Adala y Google Gemini
En este tutorial, aprenderemos a rendir el Adala Entorno para construir una tubería de formación activa modular para la clasificación de síntomas médicos. Comenzamos instalando y verificando a Adala cercano con las dependencias requeridas, luego integramos Google Gemini como un anotador personalizado para clasificar los síntomas en dominios médicos predefinidos. A través de un simple […]