Новости

Retrieval Augmented Generation (RAG) становится ключевым инструментом для повышения доверия к бизнес-ИИ, позволяя моделям использовать актуальные данные вместо случайных предположений.

Группа Samyang активно внедряет генеративный ИИ в бизнес-процессы, запустив платформу SAMI 2.0, которая позволяет сотрудникам создавать индивидуальные ИИ-ассистенты на основе их рабочих данных.

Представляем Emu3 — новую семью мультимодальных моделей, обученных исключительно с использованием предсказания следующего токена. Эта модель демонстрирует высокую эффективность в задачах восприятия и генерации, сопоставимую с традиционными специализированными системами.

Предложен новый метод генерации тестовых данных для многопартийного тестирования с использованием генеративных состязательных сетей (GAN), который обеспечивает высокое качество данных и соблюдение конфиденциальности в условиях федеративного обучения.

Google представил новый высокопроизводительный модель Gemini Embedding, занявшую первое место в рейтинге Massive Text Embedding Benchmark. Это открывает новые возможности для разработчиков в области семантического поиска и генерации данных.

В этой статье рассматриваются практические стратегии оптимизации производительности и качества вывода больших языковых моделей (LLM), включая методы проектирования запросов, дополнение генерации данными и тонкую настройку моделей.

Французский стартап Pleias представил новые модели малых языковых моделей, оптимизированные для генерации с использованием внешних источников. Эти модели поддерживают встроенные цитаты и многоязычный вывод, что делает их привлекательными для бизнеса и разработчиков.

Мультимодальная генерация с дополнением (RAG) представляет собой новый подход к извлечению информации, который объединяет текст, изображения и структурированные данные для более глубокого понимания контекста. Эта технология находит применение в здравоохранении, социальных сетях и корпоративном поиске.

Искусственный интеллект в лице LLM и RAG представляет собой идеальную пару, где LLM создает, а RAG обеспечивает точность и достоверность информации. Вместе они формируют мощный тандем, способный улучшить взаимодействие с пользователями.

Современные подходы к генерации данных показывают, что не все модели ИИ требуют глубокого обучения. Модели перехода состояний (STM) могут эффективно создавать синтетические данные и симуляции, открывая новые горизонты для различных отраслей.

Retrieval-augmented generation (RAG) — это метод, который повышает точность и надежность генеративных ИИ-моделей, используя информацию из специфических и актуальных источников данных.

GenGenAI представляет инновационные решения по генерации синтетических данных для обучения AI, которые имитируют характеристики реальных камер. Это позволяет разработчикам быстро и эффективно получать необходимые данные, улучшая точность и эффективность обучения моделей.