Dirbtinio intelekto diegimo kliūtys, dėl kurių įmonės dvejoja diegti DI
DI diegimo kliūtys tebėra didelis iššūkis organizacijoms, kurios tvarko neskelbtinus duomenis arba veikia reguliuojamoje aplinkoje. Nors įmonės pripažįsta dirbtinio intelekto potencialą, daugelis atideda diegimą, nes neturi pakankamos duomenų saugojimo, prieigos, atitikties ir pagrindinės DI infrastruktūros kontrolės. Šiame straipsnyje nagrinėjama, kodėl išoriniai DI sprendimai dažnai neatitinka […]
„Tilde“ išleido „TildeOpen“ – europinį LLM, skirtą Europos kalboms
„Tilde“ išleido „TildeOpen LLM“ – atvirojo kodo europinį LLM (angl. Large Language Model) – dirbtinio intelekto (DI) sprendimą, kuris specializuojasi generuoti tekstą Europos kalbomis. Unikalus LLM, kurį „Tilde“ sukūrė Europos Komisijos užsakymu, yra laisvai prieinamas visiems besidomintiems. Jis leidžia, remiantis „TildeOpen“, kurti specializuotus modelius, pritaikytus konkrečioms užduotims ir […]
Žmogaus lygio AI proveržiai: ar esame artimi?
Janas LeCun, vienas iš dirbtinio intelekto (AI) pradininkų ir vyriausiasis PG mokslininkas Metoje, kalbėdamas apie žmogaus lygio AI, pasakė, kad „toks PG lygis yra ne tik už kampo. Tai užtruks ilgai ir prireiks naujų mokslo atradimų, apie kuriuos dar nežinome. „Tačiau […]
Paprastos paieškos ir generavimo (RAG) ribų peržengimas
Kas yra išplėstinė generacija (RAG)? Išrinkimo išplėstinė generacija (RAG) tapo galingu didelių kalbos modelių (LLMs) pagrindimo metodu tam tikriems domenams pritaikytame turinyje. Iš esmės RAG sistemos leidžia naudotojams indeksuoti dokumentų visumą ir užduoti klausimus dėl šių dokumentų turinio gimtąja kalba. Sistema atsako pirmiausia susigrąžindama […]
DI modeliai mažesnėms kalboms: kaip jie laikosi?
Nuo statistinių kalbų modelių atsiradimo 1980-aisiais, ši sritis patyrė nepaprastą transformaciją. Šiandien tikrasis klausimas yra, kaip dirbtinio intelekto modeliai mažesnėms kalboms spėja su šia transformacija. Per dešimtmečius šių dirbtinio intelekto modelių kūrimo metodikos evoliucionavo, apdorojamų duomenų kiekis išaugo, o patys modeliai […]
LLM mokymo duomenų dilema: purvo vandenynas ar aukso lašas?
Dr. Toms Bergmanis, Tilde AI tyrėjas Dirbtinio intelekto sistemų, galinčių suprasti ir generuoti žmonių kalbą, kūrimas reikalauja didžiulių LLM mokymo duomenų kiekių. Šie duomenys yra LLM gebėjimo suprasti ir kurti žmogaus kalbą pagrindas. Tačiau čia galioja klišė, kad ne visi duomenys yra vienodi. Taigi, […]
Specializuoti DI agentai ir perėjimas nuo vieno superintelektualaus LLM
Anksčiau būta tvirto įsitikinimo ir prielaidos, kad mums reikia sukurti vieną superintelligence, vieną milžinišką didelės kalbos modelį (LLM), galintį atsakyti į bet kokį klausimą ir išspręsti bet kokią problemą. Tačiau mokslininkų bendruomenė atsisako šio tikėjimo, pereidama prie agentais pagrįsto požiūrio su specializuotais PG agentais, kai keli mažesni modeliai yra […]