
Aayush Mittal, Міттал Aayush Mittal Міттал
Я провів останні п'ять років, занурючись у захопливий світ машинного навчання та глибокого навчання. Моя пристрасть та експертиза привели мене до внеску у понад 50 різних проектів програмної інженерії, з особливим акцентом на AI/ML. Моя тривала цікавість також привела мене до природної обробки мови, галузі, яку я бажаю дослідити далі.
Останні статті
-
Моделі та платформи ШІ 10 грудня 2024Контекстний протокол моделі (MCP) Claude: Посібник для розробників
Протокол моделі контексту (MCP) Anthropic – це відкритий протокол, який дозволяє безпечну двосторонню комунікацію між асистентами штучного інтелекту та джерелами даних, такими як бази даних, API...
-
Моделі та платформи ШІ 25 листопада 2024Проєктні шаблони в Python для інженерів штучного інтелекту та LLM: Практичний посібник
Як інженери штучного інтелекту, створення чистого, ефективного та підтримуваного коду має важливе значення, особливо при будівництві складних систем.Шаблони проєктування – це багаторазові рішення загальних проблем у...
-
Моделі та платформи ШІ 20 листопада 2024Автономні агенти з AgentOps: спостереження, слідування та більше для вашого застосунку AI
Ріст автономних агентів за допомогою моделей основ (МО) таких як великі мови моделі (ВЛМ) змінив спосіб вирішення складних багатокрокових завдань. Ці агенти виконують завдання, починаючи від...
-
Моделі та платформи ШІ 14 листопада 2024LLM-оценщик: Масштабований підхід до оцінки мовних моделей за допомогою мовних моделей
Фреймворк LLM-оценщик є масштабованим, автоматизованим альтернативним варіантом людської оцінки, який часто є дорогим, повільним і обмеженим об’ємом відповідей, які можна оцінити. Використовуючи LLM для оцінки виходів...
-

Моделі та платформи ШІ 6 листопада 2024Microsoft AutoGen: Багатоцільові робочі процеси штучного інтелекту з розширеною автоматизацією
Microsoft Research представив AutoGen у вересні 2023 року як відкритий Python-фреймворк для створення агентів штучного інтелекту, здатних до складної багатокористувацької співпраці. AutoGen вже здобув популярність серед...
-
Моделі та платформи ШІ 28 жовтня 2024Рамка висновку Microsoft для 1-бітових великомасштабних мовних моделей
17 жовтня 2024 року Microsoft оголосила про BitNet.cpp, рамку висновку, розроблену для виконання 1-бітових квантованих великомасштабних мовних моделей (LLM). BitNet.cpp являє собою значний прогрес у генерації...
-
Моделі та платформи ШІ 19 вересня 2024Підприємницькі LLM API: Кращі варіанти для забезпечення застосунків LLM в [year]
Перегони за домінування на підприємницькому ринку штучного інтелекту прискорюються завдяки деяким великим новинам останнім часом.OpenAI’s ChatGPT тепер має понад 200 мільйонів активних користувачів на тиждень, що...
-
Моделі та платформи ШІ 17 вересня 2024AlphaProteo: Прорив Google DeepMind у проектуванні білків
У постійно еволюційній галузі молекулярної біології однією з найбільш складних завдань було проектування білків, які можуть ефективно зв’язуватися з конкретними цілями, такими як вірусні білки, маркери...
-
Моделі та платформи ШІ 13 вересня 2024TensorRT-LLM: Комплексний посібник з оптимізації великомасштабних мовних моделей для максимальної продуктивності
Відповідно до зростаючого попиту на великомасштабні мовні моделі (LLM), забезпечення швидкої, ефективної та масштабованої інференції стало більш важливим, ніж будь-коли. NVIDIA’s TensorRT-LLM прийшов, щоб впоратися з...
-

Моделі та платформи ШІ 11 вересня 2024Reflection 70B: LLM з самокоригуючою когніцією та лідерською продуктивністю
Reflection 70B – це відкритий великомасштабний мовний модель (LLM), розроблений компанією HyperWrite. Ця нова модель вводить підхід до когніції штучного інтелекту, який може змінити спосіб нашого...
-
Моделі та платформи ШІ 28 серпня 2024Jamba: нова гібридна мова модель AI21 Labs, що поєднує архітектури Transformer і Mamba
Моделі мови пройшли швидкий розвиток, а архітектури на основі Transformer стали стандартом для сучасних моделей обробки природної мови. Однак при збільшенні масштабу моделей виникли проблеми з...

