SKIM AI
Що таке "навчання кількома пострілами"?

Що таке "навчання кількома пострілами"?

У сфері штучного інтелекту здатність ефективно навчатися на основі обмежених даних набула вирішального значення. Представляємо вам Few Shot Learning - підхід, який покращує те, як ШІ-моделі здобувають знання та адаптуються до нових завдань. Але що саме являє собою Few Shot Learning? Визначення навчання з кількох пострілів Навчання з кількох пострілів...
10 перевірених стратегій, щоб скоротити витрати на магістерську програму - AI&YOU #65

10 перевірених стратегій, щоб скоротити витрати на LLM - AI&YOU #65

Статистика тижня: Використання менших LLM, таких як GPT-J, в каскаді може знизити загальну вартість на 80% при одночасному підвищенні точності на 1,5% в порівнянні з GPT-4. (Dataiku) Оскільки організації все більше покладаються на великі мовні моделі (LLM) для різних додатків,
Розуміння структури ціноутворення на магістерські програми: Вхідні дані, вихідні дані та контекстні вікна

Розуміння структури ціноутворення на магістерські програми: Вхідні дані, вихідні дані та контекстні вікна

Для корпоративних стратегій ШІ розуміння структур ціноутворення на великі лінгвістичні моделі (LLM) має вирішальне значення для ефективного управління витратами. Операційні витрати, пов'язані з LLM, можуть швидко зростати без належного контролю, що потенційно може призвести до несподіваних стрибків витрат, які можуть зірвати бюджет.
Чи варто вашому підприємству використовувати Llama 3.1?

Чи варто вашому підприємству використовувати Llama 3.1?

Нещодавній випуск Llama 3.1 від компанії Meta викликав хвилювання у корпоративному світі. Ця остання ітерація моделей Llama являє собою значний стрибок вперед у сфері великих мовних моделей (LLM), пропонуючи поєднання продуктивності та доступності, які...
Llama 3.1 проти пропрієтарних LLM: Аналіз витрат і вигод для підприємств

Llama 3.1 проти пропрієтарних LLM: Аналіз витрат і вигод для підприємств

Ландшафт великих мовних моделей (LLM) став полем битви між моделями з відкритою вагою, такими як Llama 3.1 від Meta, та пропрієтарними пропозиціями від технологічних гігантів, таких як OpenAI. Оскільки підприємства орієнтуються на цій складній місцевості, рішення між прийняттям відкритої...
10 причин, чому вашому підприємству варто використовувати Llama 3.1

10 причин, чому вашому підприємству варто використовувати Llama 3.1

Llama 3.1 від Meta став вражаючим варіантом LLM, пропонуючи унікальне поєднання продуктивності, гнучкості та економічної ефективності. Оскільки підприємства орієнтуються в складному світі впровадження штучного інтелекту, Llama 3.1 надає переконливі причини для серйозного...
ukУкраїнська