Twój koszyk jest obecnie pusty!
🔒 Jak budować efektywne modele multimodalne?
Rozwój dużych modeli językowych pociągnął za sobą rozwój modeli wielomodalnych (zwanych też multimodalnymi), czyli takich które na wejściu mogą przyjąć więcej niż jeden typ danych (modalność). W tym przypadku, omawiamy możliwość analizy obrazu i tekstu jednocześnie.
Ten artykuł jest częścią serii „Tłumaczymy! Naukowe świeżynki”, do której zapraszamy ekspertów, by dla nas objaśniali aktualne publikacje naukowe z dziedziny sztucznej inteligencji.
W ramach swojej pracy „MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training„ naukowcy z Apple’a postanowili przygotować „przepis na sukces”, czyli opracować wskazówki, jak wytrenować modele, aby odpowiednio analizowały wielomodalne wejścia i prawidłowo wykonywały instrukcje. Skupili się przy tym na dwóch aspektach: na architekturze modeli oraz danych treningowych. Przyjrzyjmy się bliżej temu, co opisali i co z tego wynika.
Autor
Podziel się
Może Cię zainteresować
Chińscy eksperci wykorzystali LLM Mety podczas tworzenia narzędzia AI dla chińskiej armii
Według danych pozyskanych przez agencję informacyjną Reuters, LLM Mety – Llamy użyto w pracach nad narzędziem AI ChatBIT, które ma wspierać chińskie siły zbrojne.
Boom na AI wpływa na rynek półprzewodników. Czy czeka nas kryzys?
ChatGPT, Midjourney, czy Gemini to narzędzia, których raczej przedstawiać nie trzeba. Ale biją one nie tylko rekordy popularności, ponieważ mają także gigantyczny wpływ na rynek półprzewodników.
🔒 Ekonomika LLM, czyli jak policzyć koszty wykorzystania komercyjnych modeli AI we własnym biznesie
W dobie gwałtownego rozwoju AI i rosnących możliwości wielkich modeli językowych (LLM) wiele start-upów mierzy się z dylematem, czy warto inwestować w rozwój własnych technologii AI na bazie modeli open-source (jak np.…
