AI ieviešanas šķēršļi, kas liek uzņēmumiem vilcināties ar AI ieviešanu

AI ieviešanas šķēršļi joprojām ir būtisks izaicinājums organizācijām, kas apstrādā sensitīvus datus vai darbojas regulētā vidē. Lai gan uzņēmumi atzīst mākslīgā intelekta potenciālu, daudzi atliek ieviešanu, jo viņiem trūkst pietiekamas kontroles pār datu glabāšanu, piekļuvi, atbilstību un pamatā esošo AI infrastruktūru. Šajā rakstā aplūkots, kāpēc ārējie AI risinājumi bieži vien neatbilst […]

Cilvēka līmeņa AI izrāvieni: Cik mēs esam tuvi?

Yann LeCun, viens no mākslīgā intelekta (MI) pionieriem un galvenais MI zinātnieks Metā, runājot par cilvēka līmeņa MI, teica, ka “šāds MI līmenis nav tikai ap stūri. Tas prasīs ilgu laiku un prasīs jaunus zinātniskus atklājumus, par kuriem mēs vēl nezinām.” Tomēr tur […]

Pārvarot vienkāršu izguves pastiprinātu ģenerēšanu (RAG)

Kas ir izgūšanas paplašinātā ģenerēšana (RAG)? Retrieval-Augmented Generation (RAG) ir kļuvusi par spēcīgu metodi lielu valodas modeļu (LLM) zemēšanai saturam, kas pielāgots konkrētiem domēniem. Būtībā RAG sistēmas ļauj lietotājiem indeksēt dokumentu kopumu un uzdot jautājumus par šo dokumentu saturu dabiskā valodā. Sistēma reaģē, vispirms izgūstot […]

Mākslīgā intelekta modeļi mazākām valodām: kā tie tiek līdzi?

Kopš statistisko valodas modeļu parādīšanās 1980. gados, joma ir piedzīvojusi ievērojamu transformāciju. Šodien īstais jautājums ir, kā AI modeļi mazākām valodām tiek līdzi šai transformācijai. Desmitgažu laikā metodoloģijas šo AI modeļu būvēšanai ir attīstījušās, apstrādājamo datu apjoms ir pieaudzis, un paši modeļi […]

LLM apmācības datu dilemma: netīrumu okeāns vai zelta piliens? 

Dr. Toms Bergmanis, Tildes mākslīgā intelekta pētnieks   Lai izveidotu mākslīgā intelekta sistēmas, kas spēj saprast un ģenerēt cilvēka valodu, ir nepieciešams milzīgs daudzums LLM apmācības datu. Šie dati ir pamats LLM spējai izprast un radīt cilvēkam līdzīgu valodu. Tomēr šeit ir spēkā klišeja, ka ne visi dati ir vienādi. Tātad, […]