Inteligența generativă a datelor

Etichetă: PNL

Strategii de inteligență artificială pentru firmele Fintech: Cum să pornești

Dacă o firmă fintech cu date text la dispoziție nu le folosește pentru a folosi modele de procesare a limbajului natural - o ramură a...

Știri de top

Începeți cu Amazon Titan Text Embeddings V2: Un nou model de încorporare de ultimă generație pe Amazon Bedrock | Amazon Web Services

Embedding-urile sunt parte integrantă a diferitelor aplicații de procesare a limbajului natural (NLP), iar calitatea lor este crucială pentru performanță optimă. Ele sunt utilizate în mod obișnuit în cunoaștere...

Ghid simplu pentru instruirea Llama 2 cu AWS Trainium pe Amazon SageMaker | Amazon Web Services

Modelele de limbaj mari (LLM) au un impact semnificativ în domeniul inteligenței artificiale (AI). Abilitățile lor generative impresionante au dus la răspândirea...

FOMO de la Microsoft pe Google AI a condus finanțarea OpenAI

O perspectivă fascinantă asupra funcționării interioare a Microsoft a fost aruncată în unele depozite de documente redactate legate de procesul antitrust Google în desfășurare în...

Dezambalare: RPA vs. IDP

Dezbaterile continue despre ce este mai bine pentru afaceri, soluții RPA sau...

Cum ajută AI întreprinderile mici în acest peisaj digital?

În acest peisaj digital în continuă creștere, a fi competitiv este o sarcină destul de dificilă chiar și pentru mărcile multinaționale. Multe organizații bine-cunoscute încă încearcă să semnaleze...

Folosind AI pentru a extrage date din PDF

În era digitală de astăzi, volumul de date gestionate și procesate de organizații a crescut vertiginos, făcând tehnicile eficiente de extracție a datelor mai cruciale ca niciodată...

Dezvoltați și antrenați modele mari în mod eficient din punct de vedere al costurilor cu Metaflow și AWS Trainium | Amazon Web Services

Aceasta este o postare pentru oaspeți, în colaborare cu Ville Tuulos (co-fondator și CEO) și Eddie Mattia (Data Scientist) de la Outerbounds. ...

Revoluționând formarea modelelor de limbi mari cu Arcee și AWS Trainium | Amazon Web Services

Aceasta este o postare pentru invitați de Mark McQuade, Malikeh Ehghaghi și Shamane Siri de la Arcee. Recent...

Implementați un model de diarizare a difuzorului Hugging Face (PyAnnote) pe Amazon SageMaker ca punct final asincron | Amazon Web Services

Diarizarea difuzorului, un proces esențial în analiza audio, segmentează un fișier audio în funcție de identitatea vorbitorului. Această postare analizează integrarea PyAnnote de la Hugging Face...

Evaluați capacitățile de rezumare a textului ale LLM-urilor pentru luarea deciziilor îmbunătățite pe AWS | Amazon Web Services

Organizațiile din diverse industrii folosesc rezumarea automată a textului pentru a gestiona mai eficient cantități mari de informații și pentru a lua decizii mai bune. În sectorul financiar,...

Îmbunătățiți IA conversațională cu tehnici avansate de rutare cu Amazon Bedrock | Amazon Web Services

Asistenții de inteligență artificială (AI) conversaționale sunt proiectați pentru a oferi răspunsuri precise, în timp real, prin direcționarea inteligentă a interogărilor către cele mai potrivite funcții AI. Cu...

Accelerați fluxurile de lucru ML cu modul local Amazon SageMaker Studio și suportul Docker | Amazon Web Services

Suntem încântați să anunțăm două noi capabilități în Amazon SageMaker Studio care vor accelera dezvoltarea iterativă pentru practicanții de învățare automată (ML): Modul local...

Ultimele informații

spot_img
spot_img
spot_img