Cómo los viajeros Seguros clasificaron los correos electrónicos con la colchoneta de Amazon y la ingeniería rápida
Esta es una publicación de blog invitada coescrita con Jordan Knight, Sara Reynolds, George Lee de Viajeros. Los modelos de colchoneta (FMS) se utilizan de muchas maneras y funcionan admisiblemente en tareas que incluyen procreación de texto, recopilación de texto y respuesta de preguntas. Cada vez más, los FM están completando tareas que se resolvieron […]
La integración de datos de Amazon Q agrega compatibilidad con DataFrame y creación rápida de trabajos con gratitud del contexto
Integración de datos de Amazon Qpresentado en enero de 2024, le permite utilizar idioma natural para crear trabajos y operaciones de ascendencia, transformación y carga (ETL) en Pegamento AWS percepción de datos específicos Situación dinámico. Esta publicación presenta nuevas e interesantes capacidades para la integración de datos de Amazon Q que funcionan en conjunto para […]
Orientación rápida para la creación de secretos usando Databricks CLI
Observaciones: Esta característica requiere el plan Premium y superior. Si la autenticación basada en tokens está deshabilitada, su administrador debe habilitarla antiguamente de que pueda crear un token. autenticación En su ámbito de trabajo de Databricks, haga clic en su nombre de adjudicatario de Databricks en la mostrador superior y luego seleccione configuración de adjudicatario […]
Una forma mejor y más rápida de entrenar robots de uso caudillo | Parte del MIT
En la clásica caricatura «Los Supersónicos», Rosie, la criada robótica, pasa sin problemas de acaecer la aspiradora por la casa, preparar la cena y sacar la basura. Pero en la vida actual, entrenar un autómata de uso caudillo sigue siendo un gran desafío. Normalmente, los ingenieros recopilan datos específicos de un determinado autómata y tarea, […]
Los investigadores de Microsoft combinan modelos de habla pequeños y grandes para una detección de alucinaciones más rápida y precisa
Los modelos de habla de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) han demostrado capacidades notables en diversas tareas de procesamiento del habla natural. Sin secuestro, enfrentan un desafío importante: las alucinaciones, donde los modelos generan respuestas que no se basan en el material de origen. Este problema socava la confiabilidad de los LLM […]