Athrun Data Intelligence

REPUESTO: Ingeniería de representación sin capacitación para dirigir conflictos de conocimiento en modelos de jerigonza grandes

Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en el manejo de tareas intensivas en conocimiento a través de su conocimiento paramétrico almacenado adentro de los parámetros del maniquí. Sin requisa, el conocimiento almacenado puede volverse inexacto u obsoleto, lo que lleva a la apadrinamiento de métodos de recuperación y de herramientas mejoradas […]

Capacitación del maniquí cardinal de IA generativa en Amazon SageMaker

Para seguir siendo competitivas, las empresas de todos los sectores utilizan modelos básicos (FM) para variar sus aplicaciones. Aunque los FM ofrecen impresionantes capacidades listas para usar, conquistar una verdadera delantera competitiva a menudo requiere una profunda personalización del maniquí mediante capacitación previa o ajuste. Sin confiscación, estos enfoques exigen experiencia vanguardia en IA, computación […]