Penyelesaian Kode Baris Penuh di JetBrains IDE dengan LLM Lokal

Pengantar Dalam pengembangan perangkat lunak, pengkodean dengan cepat dan efisien merupakan tantangan yang dihadapi banyak programmer. Setiap pengembang mencari cara untuk mempercepat proses pengkodean sambil memastikan akurasi dan kualitas pekerjaan mereka. Perjuangan utama melibatkan penulisan baris kode yang berulang, yang memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Penyelesaian Kode Tradisional Secara tradisional, Integrated Development Environment (IDE) telah menawarkan alat penyelesaian kode penting untuk membantu pengembang. Alat ini memprediksi dan menyarankan bagian kode, seperti variabel dan nama fungsi, berdasarkan huruf awal yang diketik oleh pengembang. Namun, metode tradisional ini hanya memberikan saran sepotong-sepotong dan sering kali mengharuskan programmer untuk melakukan banyak pengetikan dan manajemen sintaks sendiri. Penyelesaian Kode Baris Penuh di JetBrains IDE JetBrains IDE telah mengambil langkah maju yang signifikan untuk mengatasi inefisiensi ini dengan fitur penyelesaian kode bar

QAnything: Sistem AI Penjawab Pertanyaan Berbasis Pengetahuan Lokal

Di era serba cepat saat ini, menemukan informasi dengan cepat dan akurat bisa menjadi tantangan, terutama ketika berhadapan dengan data dalam jumlah besar. Orang sering kesulitan memilah-milah dokumen dalam berbagai format, seperti PDF, file Word, atau email, untuk menemukan jawaban yang diperlukan. Hal ini dapat membuang-buang waktu dan sumber daya yang berharga, sehingga menimbulkan frustrasi dan ketidakefisienan. Beberapa solusi yang ada mengatasi masalah ini dengan menyediakan fungsi pencarian dalam aplikasi atau platform tertentu. Namun, solusi ini mungkin kurang fleksibel atau memerlukan koneksi internet yang memadai. Selain itu, mereka mungkin tidak mendukung banyak bahasa atau menawarkan fitur keamanan yang kuat. Perkenalkan QAnything QAnything adalah sistem AI Penjawab Pertanyaan (QA) yang dirancang untuk mengatasi tantangan ini secara langsung. QAnything adalah sistem basis pengetahuan lokal yang mendukung berbagai format file dan basis data, memungkinkan pengguna untuk menjatuhkan file yang disimpa

MEGAVERSE: Tolok Ukur Model Bahasa Besar Lintas Bahasa, Modalitas, Model, dan Tugas

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) telah melampaui model bahasa generasi sebelumnya dalam banyak tugas dan tolok ukur, bahkan terkadang mendekati atau melampaui kinerja manusia. Meskipun beberapa model mungkin tampak memiliki keterampilan yang mengesankan, tidak selalu mudah untuk menentukan apakah itu karena peningkatan kemampuan model atau faktor lain, seperti kontaminasi dalam kumpulan data uji atau kurangnya kumpulan data yang menilai kemampuannya secara akurat. Akibatnya, penelitian untuk mengevaluasi LLM semakin berkembang. Evaluasi LLM Sebagian besar penelitian yang mencoba mengevaluasi LLM, baik melalui tinjauan manusia, pengujian kualitatif untuk kompetensi tertentu, atau pembandingan, terutama berfokus pada bahasa Inggris. Penelitian ini telah mengungkap kesenjangan yang signifikan dalam kemahiran LLM dalam bahasa Inggris dibandingkan dengan bahasa lain. Namun, mengevaluasi LLM dalam bahasa selain bahasa Inggris menimbulkan banyak tantangan, termasuk kurangnya tolok ukur multibahasa untuk penalara

Arsitektur Multimodal OmniFusion: Merevolusi AI untuk Integrasi Data Tekstual dan Visual yang Lebih Baik dan Performa VQA yang Unggul

Pendahuluan Arsitektur multimodal merevolusi cara sistem memproses dan menafsirkan data kompleks. Arsitektur canggih ini memfasilitasi analisis simultan dari berbagai jenis data seperti teks dan gambar, memperluas kemampuan AI untuk mencerminkan fungsi kognitif manusia dengan lebih akurat. Integrasi mulus dari modalitas ini sangat penting untuk mengembangkan sistem AI yang lebih intuitif dan responsif yang dapat melakukan berbagai tugas dengan lebih efektif. Tantangan Integrasi Data Tekstual dan Visual Tantangan yang terus-menerus di bidang ini adalah penggabungan informasi tekstual dan visual yang efisien dan koheren dalam model AI. Meskipun banyak kemajuan, banyak sistem menghadapi kesulitan dalam menyelaraskan dan mengintegrasikan jenis data ini, yang mengakibatkan kinerja yang kurang optimal, terutama dalam tugas yang memerlukan interpretasi data yang kompleks dan pengambilan keputusan secara real-time. Kesenjangan ini menggarisbawahi kebutuhan kritis akan solusi arsitektur inovatif untuk menjembatani mod

Memahami Perilaku Bermain Game: Pendekatan Pembelajaran Mesin Inovatif

Pendahuluan Dalam dunia game seluler yang terus berkembang, memberikan pengalaman yang benar-benar personal dan menarik menjadi tujuan penting. Namun, metode tradisional untuk memahami perilaku pemain, seperti survei dan observasi manual, sering kali perlu direvisi saat menghadapi interaksi game yang dinamis dan cepat. Pendekatan Inovatif: player2vec Artikel ini menyajikan pendekatan inovatif yang memanfaatkan kekuatan pemodelan bahasa untuk mengungkap misteri bagaimana pemain berinteraksi dengan game. Pendekatan ini, yang disebut player2vec, mengadaptasi pembelajaran mandiri dan arsitektur berbasis Transformer, yang awalnya dikembangkan untuk pemrosesan bahasa alami, ke ranah game seluler. Dengan memperlakukan interaksi pemain sebagai urutan yang mirip dengan kalimat dalam bahasa, pendekatan inovatif ini bertujuan untuk mengungkap perilaku bermain game yang kaya. Preproses Data Metodologi player2vec menggunakan teknik dari pemrosesan bahasa alami untuk memproses data peristiwa mentah, mengubahnya menjadi uru

CodecLM: Kerangka Pembelajaran Mesin untuk Menghasilkan Data Sintetis Berkualitas Tinggi untuk Penyelarasan LLM

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) sangat penting dalam memajukan tugas pemrosesan bahasa alami karena pemahaman dan kemampuan generatifnya yang mendalam. Model-model ini terus disempurnakan untuk lebih memahami dan melaksanakan instruksi kompleks di berbagai aplikasi. Meskipun ada kemajuan signifikan di bidang ini, masalah yang terus-menerus tetap ada: LLM sering kali menghasilkan keluaran yang hanya sebagian mematuhi instruksi yang diberikan. Ketidakselarasan ini dapat mengakibatkan inefisiensi, terutama ketika model diterapkan pada tugas khusus yang membutuhkan akurasi tinggi. Penelitian yang Ada Penelitian yang ada mencakup LLM penyetelan halus dengan data beranotasi manusia, seperti yang ditunjukkan oleh model seperti GPT-4. Kerangka kerja seperti WizardLM dan iterasinya yang lebih maju, WizardLM+, meningkatkan kompleksitas instruksi untuk meningkatkan pelatihan model. Studi oleh Zhao et al. dan Zhou et al. menegaskan pentingnya kompleksitas instruksi dalam penyelarasan model. Selain itu, Schick dan Sc

Meningkatkan Kemampuan Adaptasi Tugas pada Model Visi Komputer Menggunakan Vektor Tugas Jaringan Internal

Pendahuluan Dalam bidang visi komputer yang berkembang pesat, pengembangan model yang mampu belajar dan beradaptasi dengan intervensi manusia minimal telah membuka jalan baru untuk penelitian dan aplikasi. Area penting dari bidang ini adalah pemanfaatan pembelajaran mesin untuk memungkinkan model beralih antar tugas secara efisien, meningkatkan fleksibilitas dan penerapannya dalam berbagai skenario. Tantangan dalam Kemampuan Adaptasi Tugas Sistem visi komputer memerlukan kumpulan data lengkap yang disesuaikan dengan setiap tugas agar dapat berfungsi secara efektif. Kebutuhan akan sejumlah besar data khusus tugas ini menimbulkan tantangan yang signifikan, membatasi kecepatan dan kemampuan adaptasi penerapan model dalam lingkungan yang dinamis. Model Pembelajaran Kontekstual Kemajuan terbaru telah dibuat dalam memperkenalkan model pembelajaran kontekstual yang beradaptasi dengan tugas baru hanya dengan menggunakan beberapa contoh kontekstual. Metode ini menyederhanakan proses pelatihan dan mengurangi ketergantu

Percepatan Penemuan Teknik dan Sains: Operator Neural NVIDIA dan Caltech Mengubah Simulasi

Pendahuluan Kecerdasan buatan merevolusi penelitian ilmiah dan desain teknik dengan menyediakan alternatif untuk eksperimen fisik yang lambat dan mahal. Teknologi seperti operator neural secara signifikan memajukan penanganan masalah kompleks di mana simulasi numerik tradisional gagal. Masalah-masalah ini biasanya melibatkan dinamika yang tidak dapat diatasi dengan metode konvensional karena tuntutannya akan sumber daya komputasi yang ekstensif dan input data yang mendetail. Tantangan dalam Simulasi Ilmiah dan Teknik Tantangan utama dalam simulasi ilmiah dan teknik saat ini adalah inefisiensi metode numerik tradisional. Metode ini sangat bergantung pada kisi komputasi untuk menyelesaikan persamaan diferensial parsial, yang secara signifikan memperlambat proses dan membatasi integrasi data beresolusi tinggi. Selain itu, pendekatan tradisional harus menggeneralisasi di luar kondisi spesifik data yang digunakan selama fase pelatihannya, yang membatasi penerapannya dalam skenario dunia nyata. Pendekatan Baru: Ope

Patchscopes: Pendekatan Pembelajaran Mesin untuk Menjelaskan Representasi Tersembunyi LLM

Pengantar Google AI baru-baru ini merilis Patchscopes untuk mengatasi tantangan dalam memahami dan menafsirkan cara kerja Model Bahasa Besar (LLM), seperti yang didasarkan pada arsitektur transformator autoregresif. Model-model ini telah mengalami kemajuan luar biasa, tetapi masih terdapat keterbatasan dalam transparansi dan keandalannya. Ada kelemahan dalam penalaran dan tidak ada pemahaman yang jelas tentang bagaimana model ini membuat prediksi, yang menunjukkan bahwa kita memerlukan alat dan kerangka kerja untuk lebih memahami cara kerjanya. Metode Patchscopes Metode saat ini untuk menafsirkan LLM sering kali melibatkan teknik kompleks yang mungkin perlu memberikan penjelasan yang lebih intuitif dan dapat dipahami manusia tentang representasi internal model. Metode yang diusulkan, Patchscopes, bertujuan untuk mengatasi keterbatasan ini dengan menggunakan LLM sendiri untuk menghasilkan penjelasan bahasa alami tentang representasi tersembunyi mereka. Tidak seperti metode sebelumnya, Patchscopes menyatukan da

Peningkatan Penalaran Kausal AI: Peneliti Hong Kong Polytechnic University dan Chongqing University Kembangkan CausalBench untuk Evaluasi LLM

Pendahuluan Pembelajaran kausal menyelidiki prinsip dasar yang mengatur distribusi data di dunia nyata, yang memengaruhi efektivitas operasional kecerdasan buatan (AI). Kapasitas model AI untuk memahami kausalitas memengaruhi kemampuan mereka untuk membenarkan keputusan, beradaptasi dengan data baru, dan menghipotesiskan realitas alternatif. Tantangan dalam Mengevaluasi Penalaran Kausal LLM Meskipun minat yang meningkat pada model bahasa besar (LLM), mengevaluasi kemampuan mereka untuk memproses kausalitas tetap menjadi tantangan karena perlunya tolok ukur yang menyeluruh. Penelitian yang ada mencakup tolok ukur dasar yang menilai LLM seperti GPT-3 dan variannya melalui tugas korelasi sederhana, sering kali menggunakan kumpulan data terbatas dengan struktur kausal yang mudah. Studi juga secara rutin memeriksa LLM seperti BERT, RoBERTa, dan DeBERTa, tetapi ini biasanya membutuhkan lebih banyak keragaman dalam kompleksitas tugas dan variasi kumpulan data. Kerangka kerja sebelumnya telah mencoba mengintegrasikan

AI dan Keamanan Siber

Perkembangan AI dan Keamanan Siber Di lanskap digital yang berkembang pesat, persimpangan antara kecerdasan buatan (AI) dan keamanan siber menghadirkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya sekaligus tantangan yang menakutkan. Ketika AI terus meresap ke berbagai aspek kehidupan kita, dari rumah pintar hingga kendaraan otonom, integrasinya dengan keamanan siber menjadi sangat penting untuk melindungi data sensitif dan infrastruktur penting. Namun, sinergi antara AI dan keamanan siber juga memunculkan banyak masalah kompleks yang menuntut perhatian segera dan solusi strategis. Tantangan dan Solusi Meningkatnya Ancaman Siber: Penjahat siber memanfaatkan algoritma AI untuk mengatur serangan canggih, mulai dari malware cerdas hingga kampanye phishing yang ditargetkan. Ancaman berbasis AI ini memiliki kemampuan untuk menghindari langkah-langkah keamanan tradisional, beradaptasi dengan mekanisme pertahanan, dan mengeksploitasi kerentanan dengan kecepatan yang mengkhawatirkan. Oleh karena itu, organisasi harus

Rangkuman Mingguan AITHORITY: Berita AI yang Viral Minggu Ini

Berita Utama SAP meluncurkan mesin vektor SAP HANA Cloud untuk membantu bisnis menggabungkan LLM Dell NativeEdge menyederhanakan operasi tepi Accenture bermitra dengan Adobe untuk memberdayakan bisnis dengan solusi AI generatif Layanan Cloud bertenaga AI Oracle membantu bank mengurangi risiko pencucian uang Microsoft memberi pelanggan akses prioritas ke GPT-4 Turbo OpenAI Voice Engine menghasilkan suara sintetis dari klip suara Qualtrics meluncurkan tiga paket bertenaga AI baru Google meluncurkan Gemini Pro untuk Android Studio Shield AI mengakuisisi Sentient Vision Systems Intel merilis akselerator AI Gaudi 3 AIMobile memperkenalkan Kotak AI Tepi bertenaga Qualcomm SAP Meluncurkan Mesin Vektor SAP HANA Cloud SAP HANA Cloud menggabungkan data waktu nyata dan kekuatan model bahasa besar (LLM) dalam satu database untuk pelanggan SAP. Dell NativeEdge Menyederhanakan Operasi Tepi Dell NativeEdge adalah platform perangkat lunak untuk operasi tepi yang memusatkan penerapan dan pengelolaan infrastruktur dan aplikasi

Model Bahasa Kecil yang Inovatif: MiniCPM

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) dengan triliunan parameter mahal dan membutuhkan banyak sumber daya, sehingga memicu minat untuk mengeksplorasi Model Bahasa Kecil (SLM) sebagai pilihan yang lebih efisien. Tantangan SLM Meskipun berpotensi, LLM menimbulkan tantangan karena biaya pelatihan yang sangat besar dan inefisiensi operasional. Memahami mekanisme pelatihan mereka sulit dipahami, membuat eksperimen menjadi sangat mahal. Selain itu, menerapkan model besar tersebut pada perangkat seperti PC atau ponsel cerdas sering kali tidak praktis atau tidak efisien. Model SLM yang Inovatif Minat baru-baru ini pada SLM telah menyebabkan munculnya model inovatif seperti seri Phi, TinyLlama, MobileLLM, dan Gemma. Meskipun model-model ini telah memperkaya bidang SLM, mereka masih berjuang dalam dua bidang utama: mereplikasi kemampuan komprehensif LLM dan membangun metode pelatihan yang transparan dan dapat diskalakan yang bermanfaat bagi kemajuan SLM dan LLM. MiniCPM: SLM yang Dapat Bersaing dengan LLM Para peneliti

Kemajuan dalam Model Bahasa Besar Multilingual: Inovasi, Tantangan, dan Dampak pada Komunikasi Global dan Linguistik Komputasional

Pendahuluan Dalam beberapa tahun terakhir, linguistik komputasional telah menyaksikan kemajuan signifikan dalam pengembangan model bahasa (LM) yang mampu memproses beberapa bahasa secara bersamaan. Evolusi ini sangat penting dalam dunia global saat ini, di mana komunikasi yang efektif melintasi batas bahasa yang beragam sangat penting. Model Bahasa Besar Multilingual (MLLM) berada di garis depan pengembangan ini, menawarkan solusi yang memenuhi kebutuhan kompleks pemahaman dan pembuatan multilingual. Tantangan dan Solusi Tantangan utama yang diatasi oleh MLLM adalah pemrosesan dan pembuatan teks yang efektif di berbagai bahasa, termasuk bahasa dengan sumber daya terbatas. Secara tradisional, LM telah banyak dikembangkan untuk bahasa dengan sumber daya tinggi, seperti bahasa Inggris, yang meninggalkan kesenjangan dalam teknologi yang berlaku untuk spektrum linguistik yang lebih luas. Masalah ini sangat akut dalam skenario sumber daya rendah di mana kelangkaan data secara signifikan menghambat kinerja model kon

Transformasi LLM Hanya Dekoder Menjadi Penyandi Teks dengan LLM2Vec

Pendahuluan Model penyandian teks sangat penting dalam tugas Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) karena menerjemahkan makna semantik teks menjadi representasi vektor. Representasi ini memungkinkan penyelesaian berbagai tugas NLP dengan cepat, termasuk pengambilan informasi, pengelompokan, dan kesamaan tekstual semantik. Tantangan LLM Hanya Dekoder Model penyandian teks tradisional menggunakan penyandi dwiarah atau penyandi-dekoder terlatih sebelumnya, seperti BERT dan T5. Namun, tren baru dalam penyandian teks adalah penggunaan Model Bahasa Besar (LLM) yang hanya dekoder. Meskipun unggul dalam tugas mengikuti instruksi, LLM hanya dekoder lambat dalam tugas penyandian teks. Hal ini sebagian disebabkan oleh mekanisme perhatian kausalnya, yang membatasi kemampuannya untuk menghasilkan representasi kontekstual yang kaya. LLM2Vec: Pendekatan untuk Mengatasi Tantangan Sebuah tim peneliti dari Mila, Universitas McGill, ServiceNow Research, dan Facebook CIFAR AI Chair telah mengusulkan LLM2Vec, metode tanpa pengawasan yang

Pelatihan Sistem AAC (Automated Audio Captioning) Hanya dengan Teks

Pendahuluan Automated Audio Captioning (AAC) adalah bidang inovatif yang menerjemahkan aliran audio menjadi teks bahasa alami yang deskriptif. Pembuatan sistem AAC bergantung pada ketersediaan data audio-teks yang besar dan beranotasi secara akurat. Namun, metode tradisional untuk memasangkan segmen audio dengan teks secara manual tidak hanya mahal dan padat karya, tetapi juga rentan terhadap inkonsistensi dan bias, yang membatasi skalabilitas teknologi AAC. Metode Pelatihan AAC yang Ada Penelitian AAC saat ini mencakup arsitektur encoder-decoder yang menggunakan encoder audio seperti PANN, AST, dan HTSAT untuk mengekstrak fitur audio. Fitur-fitur ini ditafsirkan oleh komponen pembuatan bahasa seperti BART dan GPT-2. Model CLAP memajukan hal ini dengan menggunakan pembelajaran kontrastif untuk menyelaraskan data audio dan teks dalam penyematan multimodal. Teknik seperti pelatihan adversarial dan kerugian kontrastif menyempurnakan sistem AAC, meningkatkan keragaman dan akurasi teks sambil mengatasi keterbatasa

Model Dasar Rerank 3: Solusi Canggih untuk Mengoptimalkan Pencarian Perusahaan dan Sistem RAG

Pengantar Cohere, pemimpin baru di bidang kecerdasan buatan, telah mengumumkan peluncuran Rerank 3, model dasar terbaru yang dirancang khusus untuk meningkatkan sistem pencarian perusahaan dan Retrieval Augmented Generation (RAG). Perkembangan ini menjanjikan peningkatan signifikan dibandingkan pendahulunya dengan meningkatkan akurasi, efisiensi, dan efektivitas biaya sistem manajemen data perusahaan. Keunggulan Rerank 3 Keunggulan utama Rerank 3 terletak pada kemampuannya untuk memproses data semi-terstruktur yang kompleks dalam berbagai format seperti email, faktur, dokumen JSON, kode, dan tabel. Perusahaan yang berurusan dengan berbagai macam data multi-aspek kini dapat menikmati fungsionalitas pencarian yang disederhanakan dengan Rerank 3. Penanganannya yang disempurnakan terhadap berbagai bidang metadata, termasuk keterkinian, memastikan hasil pencarian yang sangat relevan. Salah satu fitur menonjol Rerank 3 adalah kemampuannya untuk mendukung lebih dari 100 bahasa, memenuhi kebutuhan organisasi global y

Data Cloud Spring: Integrasi Data yang Disederhanakan untuk CRM Salesforce

Apa itu Data Cloud Spring? Salesforce telah merilis pembaruan untuk Data Cloud-nya pada Rilis Spring ’24. Pembaruan ini mempermudah penggunaan data dari Data Cloud dalam aplikasi CRM dan layanan platform Salesforce. Misalnya, mereka memperkenalkan fitur seperti Data Cloud Related Lists dan Data Cloud Triggered Flows. Fitur ini memungkinkan Anda melihat bagaimana pelanggan berinteraksi dengan situs web pada catatan Salesforce mereka dan secara otomatis memberi tahu tenaga penjual tentang hal tersebut. Mengapa Berita Ini Penting? Data Cloud memungkinkan integrasi data dari data lake atau sumber apa pun ke dalam aplikasi yang digunakan setiap hari oleh pengguna bisnis. Semua aplikasi dan layanan platform low-code Salesforce, seperti Einstein AI, Flow untuk otomatisasi, Lightning untuk UI, dan Apex untuk kustomisasi pro-code yang mendalam, dapat berkomunikasi satu sama lain berkat lapisan metadata yang menjadi dasar Data Cloud. Manfaat Data Spaces Sekarang Tersedia: Memungkinkan pelanggan mengatur data mereka, de

Integrasi Frame.io Adobe yang Baru dengan Photoshop dan Workfront

Apa itu Frame.io Adobe yang Baru? Adobe telah meluncurkan Frame.io V4, alat baru yang memudahkan tim kreatif untuk bekerja sama dalam membuat video dan konten lainnya. Alat ini membantu tim berkolaborasi dengan lebih baik dengan menyatukan semuanya dalam satu tempat, mengurangi frekuensi perubahan, dan mempercepat proses berbagi pekerjaan. Versi Frame.io yang baru ini sedang diuji oleh beberapa pelanggan sekarang dan akan tersedia untuk lebih banyak orang akhir tahun ini. Mengapa Berita Ini Penting? Frame.io V4 memudahkan orang untuk bekerja sama dalam membuat video dan konten lainnya. Alat ini memungkinkan tim memberikan umpan balik yang lebih baik, mengerjakan lebih banyak jenis proyek, dan terhubung dengan alat lain seperti Photoshop dan Workfront untuk memperlancar kolaborasi. Ini berarti semua orang yang terlibat dalam pembuatan konten dapat bekerja sama dengan lebih baik dan menyelesaikan pekerjaan lebih cepat. Manfaat Adobe Premiere Pro dan Adobe After Effects telah mengintegrasikan Frame.io, dan pada

Arsitektur Pembelajaran Mendalam: Dari CNN, RNN, GAN, dan Transformer hingga Arsitektur Encoder-Decoder

Arsitektur Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) Blok penyusun utama untuk memproses data topologi seperti kisi, seperti gambar. Lapisan konvolusional, penggabungan, dan koneksi penuh. Mendeteksi fitur secara otomatis tanpa pengawasan manusia. Sukses dalam pengenalan gambar, klasifikasi, dan deteksi objek. Arsitektur Jaringan Saraf Berulang (RNN) Dirancang untuk mengenali pola dalam urutan data, seperti teks, genom, tulisan tangan, atau kata-kata yang diucapkan. Mempertahankan status yang memungkinkan mereka memasukkan informasi dari input sebelumnya untuk memengaruhi output saat ini. Varian populer: Jaringan Memori Jangka Pendek (LSTM) dan Jaringan Unit Berulang Tergerbang (GRU). Digunakan dalam pemodelan bahasa, pengenalan ucapan, dan peramalan deret waktu. Arsitektur Jaringan Adversarial Generatif (GAN) Dua jaringan saraf yang bersaing dalam kerangka permainan jumlah nol. Generator menghasilkan data, sementara diskriminator mengevaluasinya. Dapat menghasilkan data baru dengan statistik yang sama dengan set pe

Samba-CoE v0.3: Efisiensi AI yang Didefinisikan Ulang dengan Kemampuan Perutean Canggih

Pengantar Kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat, dan SambaNova baru-baru ini memperkenalkan Samba-CoE v0.3 sebagai perkembangan signifikan dalam efisiensi dan efektivitas model pembelajaran mesin. Versi terbaru dari sistem Composition of Experts (CoE) ini telah melampaui pesaing seperti DBRX Instruct 132B dan Grok-1 314B di OpenLLM Leaderboard, menunjukkan kemampuan unggulnya dalam menangani kueri yang kompleks. Kemampuan Perutean yang Ditingkatkan Samba-CoE v0.3 memperkenalkan mekanisme perutean baru dan lebih baik yang secara efisien mengarahkan kueri pengguna ke sistem pakar yang paling sesuai dalam kerangkanya. Model inovatif ini didasarkan pada metodologi dasar pendahulunya, Samba-CoE v0.1 dan v0.2, yang menggunakan perute penyematan untuk mengelola kueri input di lima pakar yang berbeda. Kualitas Perute yang Lebih Baik Salah satu fitur Samba-CoE v0.3 yang paling menonjol adalah kualitas perute yang lebih baik, yang dicapai melalui penggabungan kuantifikasi ketidakpastian. Kemajuan ini memungkinkan sis

Kecerdasan Buatan untuk Profesional Keamanan Siber: TeKnowledge Mengembangkan Kemampuan Keamanan Siber di Era AI

Seiring berkembangnya teknologi AI, begitu pula kompleksitas ancaman keamanan siber. Menyadari hal ini, TeKnowledge, pemimpin dalam transformasi digital dan solusi keamanan siber, baru-baru ini mengumumkan perluasan strategis yang bertujuan untuk memperkuat pertahanan digital terhadap ancaman yang didorong AI. Pendekatan mereka? Program komprehensif yang didedikasikan untuk membangun kemampuan dan kesiapan tingkat lanjut bagi para profesional keamanan siber. Inisiatif TeKnowledge merupakan respons langsung terhadap kecanggihan ancaman siber yang meningkat yang didukung oleh teknologi AI. Kepala Arsitek Keamanan Siber perusahaan, Anat Garty, menggarisbawahi urgensi tersebut, “Menghadapi evolusi ancaman siber yang tak henti-hentinya yang didukung oleh AI, sangat penting bahwa pertahanan kita tidak hanya menyamai tetapi juga melampaui kecanggihan penyerang potensial. Di TeKnowledge, kami memelopori program pelatihan lanjutan yang dirancang khusus untuk mempersiapkan profesional keamanan siber menghadapi tantanga

Model Multimodal Besar dengan Penambahan Memori untuk Pemahaman Video Jangka Panjang

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) yang dilatih pada data tekstual ekstensif menunjukkan kemampuan mengesankan dalam tugas generatif dan diskriminatif. Minat terkini berfokus pada penggunaan LLM untuk tugas multimodal, mengintegrasikannya dengan penyandi visual untuk tugas seperti pembuatan teks, tanya jawab, klasifikasi, dan segmentasi. Namun, model multimodal sebelumnya menghadapi keterbatasan dalam menangani input video karena batasan panjang konteks LLM dan kendala memori GPU. Misalnya, sementara model seperti LLaMA memiliki batas konteks 2048, yang lain seperti LLaVA dan BLIP-2 hanya memproses 256 dan 32 token per gambar. Ini membatasi kepraktisannya untuk durasi video yang lebih panjang seperti film atau acara TV. Model MA-LMM Para peneliti dari University of Maryland, Meta, dan Central Florida mengusulkan Model Multimodal Besar dengan Penambahan Memori (MA-LMM) untuk pemodelan video jangka panjang yang efisien. Model ini mengikuti struktur model multimodal yang ada, yang menampilkan penyandi visual,

Panduan Penyesuaian Properti Material Spesifik Menggunakan Pembelajaran Mesin

Peneliti MIT telah mengusulkan metode yang menggabungkan kalkulasi prinsip pertama dan pembelajaran mesin untuk mengatasi tantangan kalkulasi yang mahal dan rumit yang diperlukan untuk memahami konduktivitas termal semikonduktor, khususnya berlian. Konduktivitas Termal Berlian Meskipun berlian dikenal sebagai konduktor termal yang sangat baik, memahami bagaimana konduktivitas termal kisi dapat dimodulasi melalui regangan elastis reversibel (ESE) tetap menjadi masalah yang kompleks. Metode ini berupaya memprediksi hipersurfaces regangan tempat ketidakstabilan fonon terjadi dan secara efektif memodulasi konduktivitas termal berlian melalui ESE yang dalam. Metode Pembelajaran Mesin Secara tradisional, kalkulasi prinsip pertama telah digunakan untuk memahami struktur pita fonon dan sifat terkait. Namun, metode ini mahal secara komputasi dan mungkin tidak cocok untuk komputasi waktu nyata. Pendekatan yang diusulkan melibatkan penggunaan jaringan saraf untuk memanfaatkan hubungan terstruktur antara dispersi pita da

Platform DevOps Terpadu untuk Membangun Aplikasi AI: Keywords AI

Tantangan Pengembang LLM Pengembang LLM menghadapi berbagai kendala dalam membuat dan menskalakan produk berkualitas tinggi: Pengaturan dan pemeliharaan infrastruktur untuk penerapan dan skalabilitas aplikasi LLM memakan waktu. Kolaborasi tim untuk menyelesaikan tugas teknik tepat waktu dan mengevaluasi model untuk kasus penggunaan individu. Kesulitan dalam melacak dan memastikan konsistensi tingkat produksi untuk pengalaman pengguna terbaik. Pengumpulan data yang memakan waktu untuk menyempurnakan dan meningkatkan kualitas keluaran secara bertahap. Keywords AI: Solusi DevOps Terpadu Keywords AI adalah platform DevOps terpadu yang meningkatkan aksesibilitas, efisiensi, dan mengurangi biaya aplikasi LLM tanpa mengorbankan kualitas model. Fitur Utama Pencocokan Model yang Dioptimalkan: Keywords AI menganalisis permintaan dan menemukan model yang paling sesuai. Pemantauan Efisiensi: Lacak efisiensi, konsumsi, dan biaya model Anda. Manajemen Data yang Disederhanakan: Kurangi biaya pelatihan dan pengoperasian LLM

ThoughtSculpt: Meningkatkan Penalaran Model Bahasa Besar dengan Teknik Pencarian dan Revisi Pohon Monte Carlo yang Inovatif

Pengantar Meningkatkan kemampuan penalaran model bahasa besar (LLM) sangat penting dalam kecerdasan buatan. Model-model ini, yang merupakan bagian integral dari banyak aplikasi, dari sistem dialog otomatis hingga analisis data, membutuhkan evolusi yang konstan untuk menangani tugas-tugas yang semakin kompleks. Terlepas dari kemajuannya, LLM tradisional kesulitan dengan tugas-tugas yang membutuhkan proses kognitif yang mendalam, berulang, dan pengambilan keputusan yang dinamis. Masalah Inti Masalah inti terletak pada kemampuan terbatas LLM saat ini untuk terlibat dalam penalaran yang mendalam tanpa campur tangan manusia yang ekstensif. Sebagian besar model beroperasi di bawah siklus input-output tetap, yang tidak memungkinkan revisi di tengah proses berdasarkan wawasan yang berkembang. Hal ini menyebabkan solusi yang kurang optimal ketika menghadapi tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman yang bernuansa atau perencanaan strategis yang kompleks. ThoughtSculpt Para peneliti dari UC Berkeley memperkenalkan kerangk

Snowflake SQL Copilot: Asisten SQL Berbasis AI Generatif

Pendahuluan Snowflake baru-baru ini merilis Snowflake SQL Copilot untuk pratinjau publik. Snowflake SQL Copilot adalah asisten SQL berbasis AI generatif yang bertujuan untuk merevolusi cara pengguna berinteraksi dengan database. Dengan semakin banyaknya bisnis yang bergantung pada data dalam jumlah besar, kemampuan untuk mengekstrak wawasan dengan cepat dan efisien menjadi sangat penting. Snowflake Copilot bertujuan untuk menyederhanakan kueri SQL yang kompleks dengan menerjemahkan pertanyaan bahasa alami menjadi kode SQL yang efisien, sehingga lebih mudah diakses oleh pengguna. Pratinjau publik Snowflake Copilot sekarang tersedia. Dari Pratinjau Pribadi ke Pratinjau Publik Tahun lalu, selama acara Snowday Snowflake, Snowflake SQL diperkenalkan, dan sekarang tersedia di wilayah Amazon Web Services (AWS) AS. Copilot adalah alat yang memanfaatkan kekuatan Snowflake Cortex dan kemampuan canggih dari model pembuatan teks besar Mistral untuk menyederhanakan proses kueri SQL. Kolaborasi antara Snowflake dan AWS ini

Membuat Pitch Deck untuk Startup AI Anda: Panduan Langkah demi Langkah

Pernyataan Masalah dan Peluang Pasar Tentukan masalah yang ingin dipecahkan oleh startup AI Anda. Sorot poin kesulitan yang dihadapi oleh target audiens Anda dan peluang pasar yang ada. Gunakan data dan statistik untuk menekankan skala masalah dan potensi dampak solusi Anda. Solusi AI Anda Jelaskan secara spesifik solusi AI Anda. Jelaskan bagaimana teknologi Anda memanfaatkan algoritma AI, pembelajaran mesin, atau pembelajaran mendalam untuk mengatasi masalah yang diidentifikasi. Gunakan visual, seperti diagram atau diagram alur, untuk mengilustrasikan cara kerja sistem AI Anda dan membuatnya mudah dipahami oleh investor. Proposisi Nilai Unik Sorot apa yang membedakan startup AI Anda dari pesaing. Tekankan fitur, kemampuan, atau keunggulan unik dari solusi Anda. Tunjukkan bagaimana teknologi AI Anda mengungguli solusi yang ada atau membuka kemungkinan baru di pasar. Traksi dan Validasi Berikan bukti traksi dan validasi startup AI Anda. Bagikan pencapaian penting, seperti proyek percontohan yang berhasil, kemi

Ferret-UI: Model Canggih untuk Pemahaman Antarmuka Pengguna Seluler

Pendahuluan Aplikasi seluler telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari, melayani berbagai tujuan, dari hiburan hingga produktivitas. Namun, kompleksitas dan keragaman antarmuka pengguna seluler (UI) sering kali menimbulkan tantangan terkait aksesibilitas dan kemudahan penggunaan. Antarmuka ini dicirikan oleh fitur unik seperti rasio aspek memanjang dan elemen yang padat, termasuk ikon dan teks, yang sulit ditafsirkan secara akurat oleh model konvensional. Kesenjangan teknologi ini menggarisbawahi kebutuhan mendesak akan model khusus yang mampu menguraikan lanskap aplikasi seluler yang rumit. Penelitian dan Metodologi yang Ada Penelitian dan metodologi yang ada dalam pemahaman UI seluler telah memperkenalkan kerangka kerja dan model seperti kumpulan data RICO, Pix2Struct, dan ILuvUI, yang berfokus pada analisis struktural dan pemodelan bahasa-visi. CogAgent memanfaatkan gambar layar untuk navigasi UI, sementara Spotlight menerapkan model bahasa-visi ke antarmuka seluler. Model seperti Fer

Pendekatan Berbasis Pembelajaran Mesin (ML) Meta untuk Mengatasi Masalah Jaringan Secara Holistik

Pengantar Peneliti dari Meta telah mengembangkan pendekatan berbasis pembelajaran mesin (ML) untuk mengatasi tantangan dalam mengoptimalkan estimasi lebar pita (BWE) dan kontrol kemacetan untuk komunikasi waktu nyata (RTC) di seluruh jajaran aplikasi Meta. Tantangan Teknik yang ada, seperti Pengontrol Kemacetan Google (GCC) WebRTC, bergantung pada parameter yang disetel secara manual, yang menyebabkan kompleksitas dan inefisiensi dalam menangani berbagai kondisi jaringan. Menjaga keseimbangan antara kualitas dan keandalan. Ketika satu aspek ditingkatkan, aspek lainnya dikompromikan, sehingga sulit untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna di berbagai jenis jaringan. Pendekatan Meta Modul BWE yang ada di Meta didasarkan pada GCC, yang menggunakan penyetelan parameter untuk meningkatkan kinerja. Namun, ini menghasilkan sistem yang kompleks dengan banyak parameter dan tindakan yang bergantung pada kondisi jaringan. Metode yang diusulkan Meta menargetkan masalah jaringan secara holistik di berbagai lapisan, termas

AnchorAL: Metode Pembelajaran Mesin Unik untuk Pembelajaran Aktif dalam Tugas Klasifikasi Tidak Seimbang

Kelimpahan data tekstual berskala web yang tersedia telah menjadi faktor utama dalam pengembangan model bahasa generatif, seperti yang dilatih sebelumnya sebagai model dasar multiguna dan disesuaikan untuk tugas Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) tertentu. Model-model ini menggunakan volume teks yang sangat besar untuk mengambil struktur dan pola linguistik yang kompleks, yang kemudian mereka gunakan untuk berbagai tugas hilir. Namun, kinerja mereka pada tugas-tugas ini sangat bergantung pada kualitas dan kuantitas data yang digunakan selama penyesuaian, terutama dalam keadaan dunia nyata di mana prediksi yang tepat pada konsep yang tidak umum atau kelas minoritas sangat penting. Dalam masalah klasifikasi tidak seimbang, pembelajaran aktif menghadirkan tantangan yang substansial, terutama karena kelangkaan intrinsik kelas minoritas. Untuk memastikan bahwa kasus minoritas disertakan, perlu mengumpulkan kumpulan data tidak berlabel yang cukup besar untuk menangani kesulitan ini dengan baik. Menggunakan teknik pembel

Parler-TTS: Perpustakaan Inferensi dan Pelatihan untuk Model Text-to-Speech (TTS) Berkualitas Tinggi dan Terkendali

Bidang kecerdasan buatan berkembang pesat, dan terdapat peningkatan signifikan dalam teknologi text-to-speech (TTS). Parler-TTS adalah perpustakaan inferensi dan pelatihan sumber terbuka baru yang dirancang untuk mendorong inovasi dalam model TTS berkualitas tinggi dan terkendali. Pertimbangan Etis dalam Parler-TTS Dikembangkan dengan mempertimbangkan pertimbangan etis, Parler-TTS menetapkan standar baru untuk teknologi sintesis suara dengan menyediakan kerangka kerja yang memprioritaskan penggunaan data berbasis izin dan mekanisme kontrol suara yang sederhana namun efektif. Fitur Utama Parler-TTS Parler-TTS membedakan dirinya dari model TTS konvensional dengan mengatasi masalah etika seputar kloning suara. Alih-alih mengandalkan metode kloning suara yang berpotensi mengganggu, Parler-TTS mencapai kontrol suara melalui perintah teks langsung, memastikan bahwa ucapan yang dihasilkan mematuhi pedoman etika. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi masalah privasi dan persetujuan tetapi juga membuka kemungkinan bar

Model Bahasa Belajar Memecahkan Masalah dengan Pencarian dalam Bahasa

Pendahuluan Model bahasa seringkali membutuhkan lebih banyak paparan terhadap kesalahan yang bermanfaat selama pelatihan, yang menghambat kemampuan mereka untuk mengantisipasi konsekuensi di luar token berikutnya. Model bahasa harus meningkatkan kapasitas mereka untuk pengambilan keputusan, perencanaan, dan penalaran yang kompleks. Model berbasis transformator berjuang dengan perencanaan karena kesalahan yang menumpuk dan kesulitan dalam tugas-tugas yang membutuhkan pandangan ke depan. Metode Pencarian Aliran Peneliti dari Universitas Stanford, MIT, dan Harvey Mudd telah merancang sebuah metode untuk mengajarkan model bahasa cara mencari dan mundur dengan merepresentasikan proses pencarian sebagai string yang diserialkan, Aliran Pencarian (SoS). Mereka mengusulkan bahasa terpadu untuk pencarian, yang didemonstrasikan melalui permainan Countdown. Pelatihan awal model bahasa berbasis transformator pada aliran pencarian meningkatkan akurasi sebesar 25%, sementara penyesuaian lebih lanjut dengan metode peningkata

Mirage “Zero-Shot”: Bagaimana Kelangkaan Data Membatasi Kecerdasan Buatan Multimodal

Pendahuluan Kecerdasan buatan (AI) yang dapat mengenali objek apa pun, memahami teks apa pun, dan menghasilkan gambar realistis tanpa pelatihan eksplisit pada konsep tersebut adalah janji menarik dari kemampuan “zero-shot” dalam AI. Namun, seberapa dekat kita untuk mewujudkan visi ini? Analisis Data Pretraining Penelitian baru meragukan kemampuan generalisasi sebenarnya dari model AI multimodal populer seperti CLIP dan Stable Diffusion. Analisis data pretraining mereka mengungkapkan bahwa kinerja model pada konsep tertentu sangat terkait dengan seberapa sering konsep itu muncul dalam data pretraining. Semakin banyak contoh pelatihan untuk suatu konsep, semakin baik akurasi model. Namun, hubungan ini mengikuti kurva eksponensial. Untuk mendapatkan peningkatan kinerja yang linier, model perlu melihat lebih banyak contoh konsep itu secara eksponensial selama prapelatihan. Ini menunjukkan bahwa sistem AI saat ini sangat haus data dan tidak efisien dalam mengambil sampel saat mempelajari konsep baru dari awal. Ket

SpeechAlign: Meningkatkan Sintesis Ucapan dengan Umpan Balik Manusia untuk Kealamian dan Ekspresivitas yang Lebih Baik dalam Interaksi Teknologi

Pengantar Sintesis ucapan telah mengalami kemajuan pesat dalam teknologi, mencerminkan keinginan manusia akan mesin yang berbicara seperti kita. Saat kita melangkah ke era di mana interaksi dengan asisten digital dan agen percakapan menjadi hal yang biasa, permintaan akan ucapan yang menggemakan kealamian dan ekspresivitas komunikasi manusia menjadi semakin penting. Inti dari tantangan ini terletak pada sintesis ucapan yang terdengar seperti manusia dan selaras dengan preferensi individu yang bernuansa terhadap ucapan, seperti nada, kecepatan, dan penyampaian emosional. SpeechAlign: Menggabungkan Umpan Balik Manusia Sebuah tim peneliti di Universitas Fudan telah mengembangkan SpeechAlign, sebuah kerangka kerja inovatif yang menargetkan inti sintesis ucapan, menyelaraskan ucapan yang dihasilkan dengan preferensi manusia. Tidak seperti model tradisional yang memprioritaskan akurasi teknis, SpeechAlign memperkenalkan perubahan besar dengan memasukkan umpan balik manusia secara langsung ke dalam pembuatan ucapan.

Model AI Open-Source Mixtral 8x22B dari Mistral Guncang Arena AI

Inovasi Lewat Open Source Mistral AI, startup AI asal Paris, menggebrak industri yang didominasi oleh raksasa seperti OpenAI, Meta, dan Google dengan peluncuran mengejutkan model bahasa besar barunya, Mixtral 8x22B. Langkah berani ini tidak hanya menjadikan Mistral sebagai pemain kunci dalam industri AI, tetapi juga menantang model berpemilik dengan berkomitmen pada pengembangan open-source. Keunggulan Teknis Model Mixtral 8x22B, yang memanfaatkan arsitektur Mixture of Experts (MoE) yang canggih, memiliki 176 miliar parameter yang mengesankan dan jendela konteks 65.000 token. Spesifikasi ini menunjukkan lompatan signifikan dari pendahulunya, Mixtral 8x7B, dan potensi keunggulan kompetitif dibandingkan model terkemuka lainnya seperti GPT-3.5 dari OpenAI dan Llama 2 dari Meta. Aksesibilitas Yang membedakan Mixtral 8x22B bukan hanya kemampuan teknisnya, tetapi juga aksesibilitasnya; model ini tersedia untuk diunduh melalui torrent, lengkap dengan lisensi Apache 2.0 yang permisif. Peluncuran ini terjadi pada saat

Pusat Kreasi AI HP, Solusi Workstation Terlengkap untuk Pengembangan AI

Pengantar Di era kerja hibrida yang terus berubah, pekerja masih berjuang dengan keterputusan dan kelelahan digital. Indeks Hubungan Kerja HP 2023 mengungkapkan bahwa hanya 27% pekerja pengetahuan yang memiliki hubungan yang sehat dengan pekerjaan, dan 83% percaya bahwa sudah waktunya untuk mendefinisikan ulang hubungan kita dengan pekerjaan. Sebagian besar karyawan percaya bahwa AI akan membuka peluang baru untuk menikmati pekerjaan dan membuat pekerjaan mereka lebih mudah, tetapi mereka membutuhkan alat dan teknologi AI yang tepat untuk berhasil. Solusi Ilmu Data Khusus HP Mempercepat Kedatangan Era AI Pusat kreasi AI di HP menyatukan workstation AI mutakhir dengan solusi canggih seperti Z by HP AI Studio untuk menyediakan solusi workstation pengembangan AI paling inklusif di pasar. Menyederhanakan konstruksi dan kustomisasi model AI pribadi dengan platform yang mengintegrasikan tim data, alat, dan komputasi, 3 workstation Z by HP dan solusi yang dikembangkan dalam kolaborasi erat dengan NVIDIA® akan memban

CT-LLM: Model Bahasa Kecil 2B yang Menunjukkan Pergeseran Penting Menuju Prioritas Bahasa Mandarin dalam Pengembangan Model Bahasa Besar

Selama ini, dunia pemrosesan bahasa alami didominasi oleh model yang terutama melayani bahasa Inggris. Bias yang melekat ini membuat sebagian besar populasi global merasa kurang terwakili dan diabaikan. Namun, perkembangan baru yang inovatif akan menantang status quo ini dan mengantarkan era model bahasa yang lebih inklusif – Chinese Tiny LLM (CT-LLM). Prioritas Bahasa Mandarin Bayangkan dunia di mana hambatan bahasa tidak lagi menjadi kendala untuk mengakses teknologi AI terdepan. Itulah yang ingin dicapai oleh para peneliti di balik CT-LLM dengan memprioritaskan bahasa Mandarin, salah satu bahasa yang paling banyak digunakan di dunia. Model dengan 2 miliar parameter ini menyimpang dari pendekatan konvensional dalam melatih model bahasa terutama pada kumpulan data bahasa Inggris dan kemudian mengadaptasinya ke bahasa lain. Sebaliknya, CT-LLM telah dilatih sebelumnya dengan sangat teliti pada 1.200 miliar token, dengan penekanan strategis pada data bahasa Mandarin. Korpus pelatihan terdiri dari 840,48 miliar

Sigma: Meningkatkan Pemahaman Lingkungan AI dengan Segmentasi Semantik Multimodal Melalui Jaringan Mamba Siam

Pendahuluan Dalam AI, pencarian mesin yang mampu memahami lingkungannya dengan akurasi mendekati manusia telah menghasilkan kemajuan signifikan dalam segmentasi semantik. Bidang ini, yang merupakan bagian integral dari kemampuan persepsi AI, mencakup pemberian label semantik ke setiap piksel dalam sebuah gambar, sehingga memudahkan pemahaman rinci tentang pemandangan. Namun, teknik segmentasi konvensional sering kali gagal dalam kondisi yang kurang ideal, seperti pencahayaan yang buruk atau penghalang, sehingga menjadikan pencarian metode yang lebih kuat sebagai prioritas utama. Segmentasi Semantik Multimodal Salah satu solusi yang muncul untuk tantangan ini adalah segmentasi semantik multimodal, yang menggabungkan data visual tradisional dengan sumber informasi tambahan, seperti pencitraan termal dan penginderaan kedalaman. Pendekatan ini menawarkan pandangan lingkungan yang lebih bernuansa, memungkinkan peningkatan kinerja di mana modalitas data tunggal mungkin gagal. Misalnya, sementara data RGB memberikan

Agen Navigasi Web Otomatis yang Mengungguli GPT-4: AutoWebGLM Berbasis ChatGLM3-6B

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) telah menjadi alat penting untuk berbagai tugas agen cerdas seperti navigasi web. Agen digital yang mengatur diri sendiri, terutama yang didukung oleh LLM, memiliki potensi besar untuk mengubah hubungan manusia dengan teknologi. Agen-agen ini memberikan kemungkinan yang sebelumnya tidak terpikirkan dengan kemampuan kognisi dan responsnya yang luar biasa. Namun, sebagian besar agen saat ini sering gagal memenuhi kebutuhan dunia nyata di halaman web karena tiga alasan berikut: Variabilitas Tindakan di Situs Web: Agen tradisional kesulitan menjelajahi halaman web secara efisien karena beragamnya tindakan dan interaksi yang tersedia. Kapasitas Pemrosesan Teks HTML: Jumlah teks HTML pada halaman web bisa lebih banyak dari yang dapat ditangani oleh model biasa, yang mengakibatkan kinerja yang kurang ideal dan pemahaman yang tidak lengkap. Kompleksitas Pengambilan Keputusan: Agen harus membuat keputusan yang relevan secara real-time karena sifat domain web yang terbuka, yang menc

MetaGPT: Kerangka Kerja Multi-Agen dengan Modul RAG

Pendahuluan Di era serba cepat saat ini, perusahaan perangkat lunak harus menangani tugas kompleks secara efisien. Namun, metode tradisional sering kali gagal memberikan solusi komprehensif untuk kebutuhan yang rumit, yang menyebabkan keterlambatan, kesalahan, dan inefisiensi dalam proses manajemen proyek, pengembangan, dan dokumentasi. Solusi Inovatif: MetaGPT Berbagai solusi telah dirancang untuk mengatasi tantangan ini. Namun, pendekatan ini mungkin kurang fleksibel dan gagal beradaptasi dengan beragam kebutuhan proyek yang berbeda. Yang lain bergantung pada alat atau platform perangkat lunak khusus, yang bisa mahal, rumit untuk diterapkan, dan mungkin tidak terintegrasi dengan mulus dengan sistem yang ada. MetaGPT hadir sebagai solusi inovatif. Kerangka kerja multi-agen ini mengubah cara perusahaan perangkat lunak menangani tugas kompleks dengan memanfaatkan kekuatan beberapa GPT (Generative Pre-trained Transformers). MetaGPT menetapkan peran berbeda untuk GPT, menciptakan entitas kolaboratif yang mampu m

Aplikasi Adobe Express Baru Hadirkan Keajaiban Model AI Adobe Firefly

Fitur Penting Aplikasi seluler Adobe Express menghadirkan fitur-fitur penting berikut: Text to Image: Ubah teks menjadi gambar dengan bantuan AI generatif Firefly. Generative Fill: Tambahkan, hapus, atau tukar orang, objek, dan lainnya menggunakan instruksi tertulis sederhana. Text Effects: Buat judul, konten, dan pesan yang menarik menggunakan gaya teks yang memukau menggunakan AI generatif. Fitur Pengeditan Video Editor video memungkinkan pengguna untuk: Membuat teks otomatis dalam 100+ bahasa. Menambahkan animasi. Memulai dengan tema yang dapat disesuaikan. Mencampur dan mencocokkan klip video, grafik, dan musik. Membuat film yang berfokus pada berbagi di media sosial dengan fitur seperti garis waktu video, pengaturan waktu lapisan, dan kemampuan video 4K. Konten dan Template yang Diperluas Akses ratusan ribu gambar, aset desain, trek audio, dan video dari Adobe Stock. Gunakan lebih dari 25.000 font. Langkah Seketika Pangkas, putar, dan sesuaikan ukuran gambar dan video dengan mudah hanya dengan satu klik.

Optimasi Nash Langsung (DNO): Algoritma Pembelajaran Mesin yang Dapat Diskalakan

Pendahuluan Perkembangan kecerdasan buatan melalui pengembangan Model Bahasa Besar (LLM) telah menandai tonggak penting dalam upaya meniru kemampuan manusia dalam menghasilkan teks, penalaran, dan pengambilan keputusan. Namun, menyelaraskan model-model ini dengan etika dan nilai-nilai manusia tetaplah rumit. Metode Tradisional dan Batasannya Metode tradisional, seperti Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia (RLHF), telah membuat kemajuan dalam mengintegrasikan preferensi manusia dengan menyempurnakan LLM pasca pelatihan. Namun, metode ini sering kali mengandalkan penyederhanaan sifat preferensi manusia yang beraneka ragam menjadi imbalan skalar, sebuah proses yang mungkin tidak menangkap seluruh nilai dan pertimbangan etika manusia. Optimasi Nash Langsung (DNO) Peneliti dari Microsoft Research telah memperkenalkan pendekatan yang dikenal sebagai Optimasi Nash Langsung (DNO), sebuah strategi baru yang bertujuan untuk menyempurnakan LLM dengan berfokus pada preferensi umum daripada hanya pada pemaksima

Panduan Lengkap Jupyter Notebook untuk Pemula

Jupyter Notebook adalah aplikasi sumber terbuka yang banyak digunakan dan mudah diakses yang memungkinkan pembuatan dokumen berisi kode, persamaan, visualisasi, dan teks naratif. Aplikasi ini banyak digunakan untuk pembersihan dan transformasi data, simulasi numerik, pemodelan statistik, visualisasi data, pembelajaran mesin, dan banyak lagi. Ideal untuk pelajar, ilmuwan data, dan peneliti, Jupyter Notebook mendukung lebih dari 40 bahasa pemrograman seperti Python, R, Julia, dan Scala. Mencari Jupyter Notebook di Desktop Setelah Jupyter Notebook terinstal di sistem Anda, Anda dapat dengan mudah menemukannya dengan mencari “Jupyter Notebook” di bilah pencarian desktop Anda. Tindakan ini biasanya akan menampilkan aplikasi sebagai hasil pencarian, memungkinkan Anda untuk membukanya secara langsung. Membuka Notebook Baru Setelah meluncurkan Jupyter Notebook, Anda akan diarahkan ke browser untuk menavigasi antarmuka aplikasi. Untuk membuka notebook baru, klik tombol “Baru” di sudut kanan atas dan pilih jenis notebo

Model yang Lebih Kecil Bisa Lebih Baik: Menjelajahi Efisiensi Pengambilan Sampel Model Difusi Laten

Pengantar Pembuatan gambar berkembang pesat, dan model difusi laten (LDM) memimpin perubahan ini. Model yang kuat ini dapat menghasilkan gambar yang sangat realistis dan mendetail, tetapi seringkali kesulitan dalam hal efisiensi. Setiap gambar berkualitas tinggi yang mereka hasilkan membutuhkan banyak langkah, proses yang bisa lambat dan membatasi kegunaannya dalam aplikasi waktu nyata. Untuk mengatasi hal ini, para peneliti terus mengeksplorasi cara untuk meningkatkan efisiensi mereka. Salah satu pendekatannya adalah dengan fokus pada ukuran model. Secara intuitif, kita mungkin berasumsi bahwa model yang lebih besar selalu berarti kualitas yang lebih baik, tetapi bagaimana jika itu tidak sepenuhnya benar? Bisakah model yang lebih kecil menawarkan keunggulan unik untuk efisiensi? Studi Skala Sebuah tim peneliti dari Google Research dan Johns Hopkins University menyelidiki pertanyaan ini dengan melatih serangkaian LDM dengan parameter mulai dari 39 juta yang sangat kecil (ditunjukkan pada Gambar 2) hingga 5 mi

Perbandingan Chatbot AI: Claude vs ChatGPT

Apa itu Claude? Claude adalah chatbot AI yang dikembangkan oleh Anthropic AI. Keunggulannya terletak pada kemampuannya mensimulasikan percakapan layaknya manusia. Claude memanfaatkan algoritma NLP yang canggih untuk terlibat dalam dialog yang bermakna dengan pengguna di berbagai topik. Fitur Utama Claude: Percakapan yang Dipersonalisasi: Menyesuaikan respons agar sesuai dengan persona dan gaya komunikasi pengguna. Pemrosesan Bahasa Alami: Menggunakan algoritma NLP canggih untuk percakapan yang mirip manusia. Pembelajaran Interaktif: Terus berkembang melalui interaksi pengguna untuk meningkatkan akurasi respons. Pengenalan Emosi: Dapat mendeteksi dan merespons emosi pengguna, meningkatkan kedalaman percakapan. Pemahaman Kontekstual: Mempertahankan konteks secara mulus selama percakapan untuk interaksi yang lebih koheren. Opsi Kustomisasi: Pengguna dapat menyesuaikan pengaturan untuk menyesuaikan pengalaman chatbot sesuai preferensi mereka. Kelebihan Claude: Percakapan yang Dipersonalisasi Meningkatkan Keterlib

Model AI Generasi Terbaru Google, Gemini 1.5 Pro, Kini Tersedia dalam Pratinjau Publik di Platform Vertex AI Google Cloud

Dalam lanskap kecerdasan buatan dan komputasi awan yang berkembang pesat, Google sekali lagi membuat langkah maju yang signifikan. Raksasa teknologi itu baru-baru ini mengumumkan pratinjau publik dari model AI generasi berikutnya, Gemini 1.5 Pro, di Platform Vertex AI Google Cloud, yang menandai tonggak penting dalam pengembangan dan penerapan AI. Gemini 1.5 Pro: Model AI dengan Jendela Konteks Terbesar Gemini 1.5 Pro dirancang untuk mengubah cara bisnis berinteraksi dengan data, menawarkan kepada pengembang jendela konteks terbesar yang pernah ada. Fitur ini memungkinkan analisis sejumlah besar informasi, memfasilitasi pembuatan agen layanan pelanggan bertenaga AI, tutor akademis, dan banyak lagi dengan efisiensi dan akurasi yang tak tertandingi. Google Cloud: Platform Komprehensif untuk Aplikasi AI Komitmen Google untuk memajukan teknologi AI melampaui Gemini 1.5 Pro. Di Google Cloud Next, perusahaan memperkenalkan pembaruan untuk beberapa model dan platform lain, termasuk Imagen 2.0 untuk pembuatan gambar,

SIMA: Agen AI Serbaguna untuk Lingkungan 3D

Apa itu Scalable Instructable Multiworld Agent (SIMA)? Dalam menguji batas sistem AI, gim video sangat penting. Gim merupakan lingkungan belajar yang dinamis dengan tujuan dinamis dan pengaturan waktu nyata yang responsif, seperti dunia nyata. Sistem AlphaStar memainkan StarCraft II pada tingkat grandmaster manusia, membangun sejarah panjang kami bekerja dengan gim Atari. Google DeepMind memiliki latar belakang yang kaya dalam kecerdasan buatan dan gim. Google sedang mengeksplorasi model AI baru untuk mendukung gim virtual 3D yang didukung AI dengan agen AI baru. Manfaat Agen masa depan dapat menangani tugas yang terlibat dalam perencanaan strategis tingkat tinggi dan beberapa sub-tugas untuk diselesaikan, seperti “Temukan sumber daya dan bangun kamp”. SIMA dilatih untuk melakukan tugas-tugas sederhana yang dapat diselesaikan dalam waktu sekitar 10 detik. Ia dapat memahami dan memahami berbagai lingkungan, dan kemudian mengambil tindakan untuk mencapai tujuan yang diinstruksikan. SIMA dievaluasi di 600 ketera

CodeEditorBench: Sistem Pembelajaran Mesin untuk Mengevaluasi Efektivitas Model Bahasa Besar (LLM) dalam Aktivitas Pengeditan Kode

Pendahuluan Model Bahasa Besar (LLM) telah berkembang pesat untuk pekerjaan terkait pengkodean, dengan fokus pada pengeditan kode. LLM yang dibuat khusus untuk pekerjaan pengkodean diterapkan pada berbagai aktivitas, termasuk pengoptimalan dan perbaikan kode. Sebagai alat pemrograman, LLM menjadi semakin populer, tetapi sebagian besar teknik evaluasi berfokus pada produksi kode, mengabaikan peran penting pengeditan kode dalam pengembangan perangkat lunak. CodeEditorBench Dalam penelitian terbaru, tim peneliti dari Multimodal Art Projection Research Community, University of Waterloo, HKUST, University of Manchester, Tongji University, dan Vector Institute telah memperkenalkan CodeEditorBench, sistem penilaian yang dirancang untuk mengevaluasi efektivitas LLM dalam berbagai aktivitas pengeditan kode, seperti pengalihan persyaratan, debugging, penerjemahan, dan pemolesan. Tidak seperti benchmark lain yang terutama berfokus pada pembuatan kode, CodeEditorBench menekankan aplikasi dunia nyata dan elemen pragmatis

Depot: Startup Berfokus Pengembang dengan Pendekatan AI untuk Membangun Docker Lebih Cepat

Durasi pembuatan kontainer Docker menjadi masalah umum bagi solusi CI/CD tradisional saat ini. Waktu yang dihabiskan untuk membangun image Docker merupakan hambatan besar dalam proses integrasi dan pengiriman berkelanjutan. Aplikasi yang dikontainerisasi memberikan eksekusi yang konsisten di seluruh konteks dengan menggabungkan dependensi dan pustaka. Namun, membangun kontainer ini dapat memakan waktu lama, terutama untuk proyek yang rumit, karena menggunakan sumber daya bersama dan penyedia CI/CD tradisional, sehingga menyebabkan waktu pembuatan menjadi sangat lambat. Depot: Startup AI Inovatif Depot adalah startup AI inovatif yang menawarkan layanan pembuatan kontainer yang dipercepat cloud untuk mempercepat pembuatan image Docker. Depot menjanjikan keunggulan kecepatan 20x dibandingkan metode konvensional untuk pembuatan kontainer. Fitur-fitur seperti sistem cache terdistribusi, akses ke beberapa platform pembuatan, dan pembuatan bebas emulasi tersedia dengan Depot, yang terhubung dengan penyedia CI saat i

Visualisasi Pikiran Tingkatkan Penalaran Spasial pada Model Bahasa Besar

Pendahuluan Model bahasa besar (LLM) unggul dalam tugas pemahaman dan penalaran bahasa, tetapi kurang dalam eksplorasi penalaran spasial, aspek penting dari kognisi manusia. Manusia menunjukkan keterampilan luar biasa dalam pencitraan mental, yang disebut Mata Pikiran, yang memungkinkan imajinasi dunia yang tak terlihat. Kemampuan ini masih relatif belum dieksplorasi dalam LLM, menyoroti kesenjangan dalam pemahaman mereka tentang konsep spasial dan ketidakmampuan mereka untuk mereplikasi imajinasi seperti manusia. Metode Peneliti Microsoft mengusulkan perintah Visualisasi-Pikiran (VoT). Ini dapat menghasilkan dan memanipulasi gambar mental yang mirip dengan mata pikiran manusia untuk penalaran spasial. Melalui perintah VoT, LLM menggunakan sketsa visuospasial untuk memvisualisasikan langkah-langkah penalaran, meningkatkan penalaran spasial selanjutnya. VoT menggunakan perintah zero-shot, memanfaatkan kemampuan LLM untuk memperoleh gambar mental dari seni visual berbasis teks, alih-alih bergantung pada demonst

Metode AI Terobosan untuk Pelatihan LLM yang Efisien pada Teks Terkompresi: Equal-Info Windows

Pengantar Pelatihan Large Language Model (LLM) terhambat oleh keterbatasan tokenisasi subkata, sebuah metode yang meskipun efektif sampai tingkat tertentu, membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Hal ini tidak hanya membatasi potensi penskalaan model tetapi juga membatasi pelatihan pada kumpulan data yang luas tanpa menimbulkan biaya yang mahal. Tantangannya ada dua: bagaimana mengompresi teks secara signifikan untuk memfasilitasi pelatihan model yang efisien dan secara bersamaan mempertahankan atau bahkan meningkatkan kinerja model ini. Penelitian yang Ada Penelitian yang ada mencakup pemanfaatan model bahasa transformer, seperti model Chinchilla, untuk kompresi data yang efisien, yang menunjukkan kemampuan pengurangan ukuran teks yang substansial. Inovasi dalam Arithmetic Coding, yang disesuaikan untuk kompatibilitas LLM yang lebih baik, dan eksplorasi pemodelan bahasa “bebas token” melalui downsampling konvolusional menawarkan jalur alternatif untuk tokenisasi saraf. Penggunaan tokenizer yang dipelaj

Evaluasi Model Bahasa Besar pada Pembelajaran In-Context Jangka Panjang untuk Klasifikasi Label Ekstrem dengan Benchmark LongICLBench

Pendahuluan Model bahasa besar (LLM) telah menunjukkan kemajuan luar biasa dalam memproses urutan teks panjang, yang penting untuk berbagai aplikasi seperti sistem tanya jawab dan ringkasan dokumen. Model-model ini dapat memahami dan menghasilkan teks berdasarkan konteks yang luas. Namun, efektivitasnya dalam memahami urutan yang sangat panjang dan melakukan tugas dengan banyak kemungkinan hasil masih perlu dieksplorasi lebih lanjut. Metodologi Peneliti dari University of Waterloo, Carnegie Mellon University, dan Vector Institute, Toronto, telah memperkenalkan LongICLBench, sebuah benchmark yang dirancang khusus untuk mengevaluasi LLM dalam memproses urutan konteks panjang untuk tugas klasifikasi label ekstrem. Benchmark ini menguji LLM pada enam kumpulan data dengan tingkat kesulitan dan panjang input yang bervariasi, memberikan perspektif yang bernuansa tentang kinerja LLM dalam skenario dunia nyata. Hasil Benchmark menguji kemampuan 13 LLM konteks panjang untuk memproses urutan yang luas dan mengenali ruan

VoiceCraft: Model Bahasa Pengodean Neural Berbasis Transformer (NCLM) yang Mencapai Performa Terbaik dalam Pengeditan Ucapan dan TTS Tanpa Pengaturan Awal

Pendahuluan Pemrosesan bahasa alami (PBA) tanpa teks awalnya muncul dengan konsep utama melatih model bahasa pada urutan unit diskrit yang dapat dipelajari alih-alih mengandalkan teks transkrip. Pendekatan ini bertujuan agar tugas PBA dapat langsung diterapkan pada ujaran lisan. Selain itu, dalam konteks pengeditan ucapan, sebuah model perlu memodifikasi kata atau frasa individual agar sesuai dengan transkrip target sambil mempertahankan konten ucapan asli yang tidak diubah. Saat ini, para peneliti mengeksplorasi potensi pengembangan model terpadu untuk TTS tanpa pengaturan awal dan pengeditan ucapan, yang menandai langkah maju yang signifikan di bidang ini. VOICECRAFT: Model Pengodean Neural untuk Pengeditan Ucapan dan TTS Penelitian terbaru dari University of Texas di Austin dan Rembrand menyajikan VOICECRAFT, sebuah NCLM berbasis Transformer yang menghasilkan token pengodean ucapan neural untuk pengisian menggunakan pengkondisian autoregresif pada konteks dua arah. Voicecraft mencapai hasil terbaik (SotA)

Arsitektur AI Baru untuk Kejelasan Audio yang Ditingkatkan dalam Lingkungan Multi-Pembicara

Pendahuluan Pemisahan suara telah menjadi fokus penelitian untuk meningkatkan kejelasan dan kejelasan audio di lingkungan yang bising. State-Space Models (SSM) telah muncul sebagai pendekatan yang menjanjikan, menggabungkan kekuatan jaringan saraf dengan kehalusan yang diperlukan untuk memisahkan suara individu. Arsitektur SPMamba Para peneliti dari Universitas Tsinghua telah mengembangkan SPMamba, arsitektur baru yang didasarkan pada prinsip SSM. SPMamba menggantikan komponen Transformer dengan modul Mamba dua arah, memperluas jangkauan kontekstual model. Adaptasi ini mengatasi keterbatasan CNN dalam menangani audio urutan panjang dan mengurangi inefisiensi komputasi dari pendekatan berbasis RNN. Hasil SPMamba mencapai peningkatan 2,42 dB dalam Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SI-SNRi) dibandingkan model pemisahan tradisional. Dengan 6,14 juta parameter dan kompleksitas komputasi 78,69 Giga Operasi per Detik (G/s), SPMamba mengungguli model dasar TF-GridNet dan menetapkan tolok ukur baru dalam efisie

Kerangka Berpikir-dan-Mengeksekusi: Struktur Logika Umum Pekerjaan

Pengantar Model Bahasa Besar (LLM) memecahkan masalah dengan membedah struktur logika dan mengubahnya menjadi langkah-langkah logis menuju solusi. Namun, ini sulit, terutama dalam penalaran algoritmik di mana pola logika rumit harus diinterpretasikan dan diubah menjadi proses. Tantangan Penalaran Algoritmik Memahami pola dalam masalah dan menguraikannya menjadi langkah-langkah logis sangat penting untuk penalaran algoritmik. Meskipun LLM telah menunjukkan potensi dalam tugas penalaran, penalaran algoritmik tetap sulit karena strukturnya yang kompleks. THINK-AND-EXECUTE: Kerangka Kerja Inovatif Untuk mengatasi tantangan ini, peneliti dari Universitas Yonsei dan KAIST AI telah mengembangkan THINK-AND-EXECUTE, kerangka kerja unik yang membagi proses penalaran model bahasa menjadi dua bagian: BERPIKIR: Mencari logika tingkat tugas yang dibagikan oleh semua contoh tugas tertentu. Menggunakan pseudocode untuk mengekspresikan logika bersama, yang lebih adaptif dan fleksibel daripada bahasa pemrograman. MENGEKSEKUSI:

ST-LLM: Basis Video-LLM yang Efektif dengan Pemodelan Urutan Spasial-Temporal dalam LLM

Pengantar Model Bahasa Besar (LLM) telah menunjukkan pemahaman dan generasi bahasa alami yang mengesankan, menandai kemajuan yang menjanjikan menuju kecerdasan umum buatan. Namun, memperluas kemampuan mereka ke video dengan informasi temporal yang kaya merupakan tantangan yang signifikan. Pendekatan ST-LLM ST-LLM mengusulkan pendekatan baru yang memanfaatkan kemampuan pemodelan urutan yang kuat dalam LLM untuk memproses token video spasial-temporal mentah secara langsung. ST-LLM memasukkan semua bingkai video ke dalam LLM, memungkinkan pemodelan urutan spasial-temporal secara efektif. Strategi Pemodelan Untuk mengatasi potensi masalah panjang konteks yang meningkat untuk video yang panjang, ST-LLM memperkenalkan strategi penyamaran token video dinamis dan pemodelan video bertopeng selama pelatihan. Pendekatan ini tidak hanya mengurangi panjang urutan tetapi juga meningkatkan ketahanan model terhadap panjang video yang bervariasi selama inferensi. Mekanisme Input Global-Lokal Untuk video yang sangat panjang, S

Panduan Lengkap Basis Data Vektor: Kasus Penggunaan dan Dampak Industri

Apa Itu Basis Data Vektor? Basis data vektor dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan melakukan operasi pada data vektor. Tidak seperti basis data tradisional yang menangani nilai skalar (seperti bilangan bulat atau string), basis data vektor menangani data dalam bentuk vektor. Setiap vektor mewakili titik data dalam ruang multidimensi, yang mencakup kompleksitas informasi mulai dari kumpulan data numerik sederhana hingga data berdimensi tinggi seperti gambar, video, dan teks bahasa alami. Mengapa Basis Data Vektor? Munculnya data besar dan pembelajaran mesin mengharuskan pengembangan sistem penyimpanan dan pengambilan yang mampu menangani data kompleks dan tidak terstruktur secara efisien. Basis data vektor memenuhi permintaan ini dengan menawarkan: Pengindeksan dan pengambilan berdimensi tinggi: Memungkinkan pengambilan item serupa dengan cepat dan akurat dari kumpulan data besar, yang sangat penting untuk tugas-tugas seperti sistem rekomendasi, pengenalan gambar, dan lainnya. Skalabilitas dan kinerja: Bas

Metode Pelatihan Berbasis Noise untuk Model Bahasa Berbasis Tata Letak

Pendahuluan Ekstraksi informasi yang efisien sangat penting dalam pemrosesan dokumen, terutama dokumen yang kaya secara visual (VRD). VRD, seperti faktur, tagihan utilitas, dan penawaran asuransi, banyak digunakan dalam alur kerja bisnis, sering kali menyajikan informasi serupa dalam tata letak dan format yang berbeda. Mengotomatiskan ekstraksi data yang relevan dari dokumen-dokumen ini dapat secara signifikan mengurangi upaya manual yang diperlukan untuk penguraian. Namun, mencapai solusi yang dapat digeneralisasikan untuk ekstraksi informasi dari VRD menimbulkan tantangan yang signifikan, karena memerlukan pemahaman tentang sifat tekstual dan visual dokumen, yang tidak dapat dengan mudah diambil dari sumber lain. Metode Pelatihan yang Ada Berbagai pendekatan telah diusulkan untuk mengatasi tugas ekstraksi informasi dari VRD, mulai dari algoritma segmentasi hingga arsitektur pembelajaran mendalam yang mengodekan konteks visual dan tekstual. Namun, banyak dari metode ini bergantung pada pembelajaran terawasi,

Effector: Pustaka Pembelajaran Mesin Berbasis Python untuk Efek Fitur Regional

Pendahuluan Metode efek fitur global, seperti Partial Dependence Plots (PDP) dan SHAP Dependence Plots, telah umum digunakan untuk menjelaskan model kotak hitam dengan menunjukkan efek rata-rata dari setiap fitur pada keluaran model. Namun, metode ini gagal ketika model menunjukkan interaksi antar fitur atau ketika efek lokal heterogen, yang mengarah pada bias agregasi dan interpretasi yang berpotensi menyesatkan. Effector: Metode Efek Fitur Regional Untuk mengatasi kebutuhan akan teknik AI yang dapat dijelaskan dalam pembelajaran mesin, terutama dalam domain penting seperti kesehatan dan keuangan, tim peneliti telah memperkenalkan Effector. Effector adalah pustaka Python yang bertujuan untuk mengurangi keterbatasan metode yang ada dengan menyediakan metode efek fitur regional. Metode ini membagi ruang masukan menjadi subruang untuk mendapatkan penjelasan regional di masing-masingnya, memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku model di berbagai wilayah ruang masukan. Dengan melakukan hal ini,

AURORA-M: Model AI Multibahasa Sumber Terbuka dengan 15B Parameter, Dilatih dalam Bahasa Inggris, Finlandia, Hindi, Jepang, Vietnam, dan Kode

Pendahuluan Kecerdasan buatan telah mengalami kemajuan luar biasa, dengan model bahasa besar (LLM) muncul sebagai alat mendasar yang mendorong berbagai aplikasi. Namun, biaya komputasi yang berlebihan untuk melatih LLM ini telah menciptakan hambatan, membatasi aksesibilitas dan menghambat pengembangan yang lebih luas. Tantangan dalam Pengembangan LLM Sumber Terbuka Inisiatif seperti BLOOM, StarCoder, StarCoder-2, Pythia, dan OLMo telah muncul sebagai upaya sumber terbuka untuk mendemokratisasi akses ke LLM yang telah dilatih sebelumnya, merangsang inovasi dan memungkinkan peneliti dan pengembang untuk memanfaatkan kemajuan yang ada. Terlepas dari kontribusinya, beberapa tantangan tetap ada dalam ranah pengembangan LLM sumber terbuka. Keterbatasan Bahasa Non-Inggris: Banyak penelitian menyoroti perjuangan LLM yang sedang berlangsung dengan teks non-Inggris, terutama dalam bahasa dengan sumber daya rendah atau sangat rendah, karena data pelatihan sebagian besar terdiri dari bahasa Inggris. Lupa Bencana: Pelatih

SiloFuse: Transformasi Pembuatan Data Sintetis dalam Sistem Terdistribusi dengan Peningkatan Privasi, Efisiensi, dan Utilitas Data

Pendahuluan Di era di mana data sama berharganya dengan mata uang, banyak industri menghadapi tantangan dalam berbagi dan menambah data di berbagai entitas tanpa melanggar norma privasi. Pembuatan data sintetis memungkinkan organisasi untuk menghindari hambatan privasi dan membuka potensi inovasi kolaboratif. Hal ini sangat relevan dalam sistem terdistribusi, di mana data tidak terpusat tetapi tersebar di beberapa lokasi, masing-masing dengan protokol privasi dan keamanannya sendiri. SiloFuse: Kerangka Kerja Pembuatan Data Sintetis Terdistribusi Para peneliti dari TU Delft, BlueGen.ai, dan University of Neuchatel memperkenalkan SiloFuse sebagai upaya untuk menemukan metode yang dapat menghasilkan data sintetis secara mulus dalam lanskap yang terfragmentasi. Tidak seperti teknik tradisional yang kesulitan dengan kumpulan data terdistribusi, SiloFuse memperkenalkan kerangka kerja inovatif yang mensintesis data tabular berkualitas tinggi dari sumber yang terisolasi tanpa mengorbankan privasi. Metode ini memanfaa

Model Bahasa Viking: Model Bahasa Terbuka untuk Bahasa Nordik, Inggris, dan Bahasa Pemrograman

Pendahuluan Kecerdasan buatan terus berkembang, dan upaya untuk mempromosikan kemandirian digital dan keberagaman bahasa telah mengambil langkah maju yang signifikan dengan terciptanya Viking, model bahasa yang canggih. Dikembangkan oleh Silo AI, lab AI swasta terbesar di Eropa, bekerja sama dengan kelompok penelitian TurkuNLP di Universitas Turku dan HPLT, Viking dirancang untuk memenuhi kebutuhan bahasa Nordik, serta bahasa Inggris dan bahasa pemrograman. Perilisan titik pemeriksaan pertamanya menandai tonggak penting untuk membuat model bahasa Eropa lebih mudah diakses. Model Bahasa Viking Viking adalah versi terbaru dan lebih baik dari model LLM sebelumnya dari Silo AI, “Poro”. Arsitektur Viking telah dimodernisasi, dan dukungan bahasanya telah diperluas untuk mencakup berbagai bahasa seperti Denmark, Inggris, Finlandia, Norwegia, Islandia, Swedia, dan beberapa bahasa pemrograman. Viking hadir dalam tiga model berbeda – Viking 7B, 13B, dan 33B – yang menunjukkan dedikasi Silo AI untuk meningkatkan infrast

IsoBench: Benchmark Dataset untuk Kecerdasan Buatan dengan Masalah dari Empat Bidang Utama

Pendahuluan Bidang Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan Pembangkitan Bahasa Alami (NLG) telah mengalami transformasi yang luar biasa sejak diperkenalkannya Model Bahasa Besar (LLM) dan model dasar multimodal. Model-model ini, yang mencakup GPT4V, Claude, dan Gemini, menggabungkan penyandi visual dan LLM. Model dasar saat ini telah menunjukkan kinerja yang luar biasa saat disajikan dengan masukan teks saja atau kombinasi gambar dan teks. Namun, muncul pertanyaan penting: Akankah kapasitas mereka berubah sesuai dengan jenis masukan yang disajikan? IsoBench: Dataset Benchmark Untuk menjawab pertanyaan ini, tim peneliti telah menghadirkan IsoBench, dataset benchmark yang berisi tantangan dari empat domain penting: permainan, sains, matematika, dan algoritma. Setiap masalah di IsoBench memiliki beberapa representasi isomorfik, termasuk format tekstual, matematika, dan grafik. Karena keragaman ini, perbedaan kinerja yang dihasilkan dari berbagai bentuk representasi dapat diperiksa secara menyeluruh. Tim telah membagik

LASP: Metode Pembelajaran Mesin Efisien yang Dirancang untuk Model Bahasa Berbasis Perhatian Linier

Model Berbasis Perhatian Linier Model berbasis perhatian linier mendapatkan perhatian karena kecepatan pemrosesan yang lebih cepat dan performa yang sebanding dengan transformator Softmax. Namun, model bahasa besar (LLM), karena ukurannya yang besar dan panjang urutan yang lebih panjang, memberikan tekanan yang signifikan pada perangkat keras GPU kontemporer karena memori GPU tunggal membatasi panjang urutan maksimum model bahasa. Paralelisme Urutan Teknik Paralelisme Urutan (SP) sering digunakan untuk membagi urutan panjang menjadi beberapa sub-urutan dan melatihnya pada beberapa GPU secara terpisah. Namun, metode SP saat ini kurang memanfaatkan fitur perhatian linier, yang mengakibatkan paralelisme yang tidak efisien dan masalah kegunaan. LASP Peneliti dari Shanghai AI Laboratory dan TapTap menyajikan teknik perhatian linier paralel urutan (LASP), yang mengoptimalkan paralelisme urutan pada transformator linier. Ini menggunakan komunikasi point-to-point (P2P) untuk pertukaran status yang efisien di antara G

HyperCLOVA X: Model Bahasa Multibahasa yang Disesuaikan dengan Bahasa dan Budaya Korea

Pengantar Perkembangan model bahasa besar (LLM) menandai transisi menuju sistem yang mampu memahami dan mengekspresikan bahasa di luar bahasa Inggris yang dominan, mengakui keragaman lanskap linguistik dan budaya global. Model Bahasa yang Berpusat pada Bahasa Inggris Secara historis, pengembangan LLM didominasi oleh bahasa Inggris, terutama mencerminkan norma dan nilai masyarakat berbahasa Inggris, khususnya di Amerika Utara. Fokus ini secara tidak sengaja membatasi efektivitas model ini di seluruh bahasa global yang kaya, masing-masing dengan atribut linguistik, nuansa budaya, dan konteks sosial yang unik. Tantangan untuk Bahasa Korea Dengan struktur linguistik yang khas dan konteks budaya yang mendalam, bahasa Korea sering kali menjadi tantangan bagi LLM berbasis bahasa Inggris konvensional, mendorong pergeseran ke penelitian dan pengembangan AI yang lebih inklusif dan sadar budaya. Model yang Disesuaikan Bahasa Penelitian yang ada mencakup model seperti GPT-3 oleh OpenAI, yang terkenal dengan pembuatan tek

Menyatukan Desain Jaringan Neural dengan Teori Kategori: Kerangka Komprehensif untuk Arsitektur Pembelajaran Mendalam

Pengantar Dalam pembelajaran mendalam, kerangka kerja pemersatu untuk merancang arsitektur jaringan neural telah menjadi tantangan dan titik fokus penelitian terkini. Model-model sebelumnya telah dijelaskan oleh batasan yang harus mereka penuhi atau urutan operasi yang mereka lakukan. Pendekatan ganda ini, meskipun berguna, tidak memiliki kerangka kerja yang kohesif untuk mengintegrasikan kedua perspektif tersebut secara mulus. Masalah Inti Para peneliti mengatasi masalah inti dari tidak adanya kerangka kerja tujuan umum yang mampu mengatasi spesifikasi batasan dan implementasinya dalam model jaringan neural. Mereka menyoroti bahwa metode saat ini, termasuk pendekatan top-down yang berfokus pada batasan model dan pendekatan bottom-up yang merinci urutan operasional, gagal memberikan pandangan holistik tentang desain arsitektur jaringan neural. Pendekatan yang terputus-putus ini membatasi kemampuan pengembang untuk merancang model yang efisien dan disesuaikan dengan struktur data unik yang mereka proses. Solus

Qwen1.5-32B: Model Bahasa Multilingual dengan Konteks 32k

Efisiensi dan Performa Tinggi Alibaba merilis Qwen1.5-32B, model bahasa terbaru yang menetapkan standar baru untuk efisiensi tanpa mengorbankan performa. Model ini memiliki 32 miliar parameter dan ukuran konteks token 32k yang mengesankan, menjadikannya model bahasa besar (LLM) sumber terbuka yang unik. Dukungan Multilingual Qwen1.5-32B mendukung 12 bahasa, termasuk bahasa utama seperti Spanyol, Prancis, Jerman, dan Arab. Kemampuan multilingual ini membuka kemungkinan baru untuk aplikasi AI global, mulai dari layanan terjemahan otomatis hingga interaksi berbasis AI lintas budaya. Lisensi untuk Penggunaan Komersial Model ini hadir dengan lisensi khusus yang memungkinkan penggunaan komersial. Langkah strategis ini mendorong inovasi dan memungkinkan pelaku usaha kecil untuk memanfaatkan teknologi AI canggih tanpa biaya tinggi dari model besar. Pengelolaan Sumber Daya Optimal Dirancang untuk berjalan pada GPU konsumen, Qwen1.5-32B mendemokratisasi akses ke teknologi AI canggih. Model ini mengurangi konsumsi memor

Optimalisasi Model Transformer untuk Alokasi Sumber Daya Dinamis dan Keberlanjutan Komputasi

Model Transformer Model transformer telah menjadi teknologi utama dalam AI, merevolusi tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa dan terjemahan mesin. Model-model ini mengalokasikan sumber daya komputasi secara merata di seluruh urutan input, sebuah metode yang meskipun mudah, mengabaikan variabilitas nuansa dalam tuntutan komputasi dari berbagai bagian data. Pendekatan satu ukuran untuk semua ini sering kali menyebabkan inefisiensi, karena tidak semua segmen urutan sama kompleksnya atau memerlukan tingkat perhatian yang sama. Mixture-of-Depths (MoD) Para peneliti dari Google DeepMind, McGill University, dan Mila telah memperkenalkan metode inovatif yang disebut Mixture-of-Depths (MoD), yang menyimpang dari model alokasi sumber daya seragam tradisional. MoD memberdayakan transformer untuk mendistribusikan sumber daya komputasi secara dinamis, dengan fokus pada token paling penting dalam suatu urutan. Metode ini mewakili pergeseran paradigma dalam mengelola sumber daya komputasi dan menjanjikan peningkatan efisien

Peran Transformer dalam NLP: Pelatihan Model Bahasa Besar (LLM) Menggunakan Transformer

Memahami Transformer Transformer adalah model arsitektur yang merevolusi NLP. Berbeda dengan jaringan saraf berulang (RNN) dan jaringan saraf konvolusional (CNN), Transformer menggunakan mekanisme perhatian. Mekanisme ini memungkinkan model untuk mempertimbangkan pentingnya kata-kata dalam kalimat, terlepas dari jarak posisinya. Kemampuan ini sangat penting untuk memahami bahasa manusia. Transformer terdiri dari dua komponen utama: Encoder: Membaca teks masukan dan membuat representasi kontekstual. Decoder: Menggunakan representasi untuk menghasilkan teks keluaran. Pelatihan Model Bahasa Besar (LLM) Pelatihan LLM melibatkan beberapa tahap: 1. Persiapan dan Prapemrosesan Data: Mengumpulkan dataset teks yang beragam. Membersihkan, menandai, dan menganonimkan data. 2. Inisialisasi Model: Menginisialisasi parameter model secara acak. 3. Proses Pelatihan: Memberi makan data teks ke model. Menyesuaikan parameter untuk meminimalkan perbedaan antara keluaran model dan keluaran yang diharapkan. 4. Evaluasi dan Penyete

Mesin RAGFlow: Mesin RAG (Retrieval-Augmented Generation) Open-Source Berbasis Pemahaman Dokumen Mendalam

Pengantar Di lanskap kecerdasan buatan yang terus berkembang, bisnis menghadapi tantangan abadi dalam memanfaatkan data tak terstruktur dalam jumlah besar. Temui RAGFlow, sebuah proyek AI open-source terobosan yang menjanjikan untuk merevolusi cara perusahaan mengekstrak wawasan dan menjawab pertanyaan kompleks dengan tingkat kebenaran dan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Apa yang Membedakan RAGFlow RAGFlow adalah mesin inovatif yang memanfaatkan teknologi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk memberikan solusi yang kuat untuk pengambilan informasi. Tidak seperti pencarian kata kunci tradisional, RAGFlow menggabungkan model bahasa besar (LLM) dengan pemahaman dokumen mendalam untuk mengekstrak informasi yang relevan dari sejumlah besar data. Beberapa fitur unik RAGFlow meliputi: Chunking berbasis template yang cerdas Chunking teks yang divisualisasikan Fitur-fitur ini memastikan bahwa hanya potongan informasi yang paling relevan yang diekstrak sambil memungkinkan pengawasan dan penyempurnaan

Model Bahasa Perangkat Canggih Octopus v2: Memberdayakan Agen Super

Tantangan dalam Model Bahasa Besar (LLM) Dalam kecerdasan buatan, LLM menghadapi tantangan dalam menyeimbangkan kinerja model dengan kendala praktis seperti privasi, biaya, dan kompatibilitas perangkat. Model berbasis cloud yang besar menawarkan akurasi tinggi, tetapi bergantung pada konektivitas internet yang konstan, berpotensi melanggar privasi, dan mahal. Selain itu, menyebarkan model ini pada perangkat tepi menimbulkan tantangan dalam mempertahankan latensi rendah dan akurasi tinggi karena keterbatasan perangkat keras. Upaya Sebelumnya Model seperti Gemma-2B, Gemma-7B, dan Llama-7B, serta kerangka kerja seperti Llama cpp dan MLC LLM, telah berupaya meningkatkan efisiensi dan aksesibilitas AI. Proyek seperti NexusRaven, Toolformer, dan ToolAlpaca telah memajukan pemanggilan fungsi dalam AI, berjuang untuk mencapai efektivitas seperti GPT-4. Teknik seperti LoRA telah memfasilitasi penyesuaian halus di bawah kendala GPU. Namun, upaya ini sering kali harus bergulat dengan keterbatasan penting: mencapai kesei

Berita AI yang Menghebohkan Internet Minggu Lalu: Berita Utama

Superkomputer Baru untuk Pusat Hartree STFC telah menandatangani perjanjian dengan Lenovo untuk memasang superkomputer baru yang canggih untuk Pusat Hartree STFC. Superkomputer baru ini, yang dikembangkan oleh Lenovo dan didinginkan langsung oleh air, sepuluh kali lebih kuat dari pendahulunya tetapi menggunakan lebih sedikit daya secara keseluruhan, menjadikannya ideal untuk penelitian kecerdasan buatan di Inggris. Peluncuran Grok yang Diperbarui oleh Elon Musk Startup kecerdasan buatan Elon Musk meluncurkan versi terbaru dari chatbot Grok. Versi terbaru, Grok-1.5, akan segera dirilis untuk pengguna tertentu dan pengadopsi awal di platform media sosial X (sebelumnya Twitter), menurut pengumuman xAI. Apple Mengungkap Sistem AI Baru ReALM Apple telah mengembangkan sistem kecerdasan buatan baru bernama ReALM yang dapat menafsirkan konten layar Anda dan bertindak sesuai dengan perintah Anda. Pengembangan ini mengikuti akuisisi DarwinAI oleh Apple bulan lalu. Oracle Menambahkan Fitur AI ke Perangkat Lunak NetSuite

Analisis Teoretis Arsitektur Jaringan Saraf Menggunakan Teori Topos

Pendahuluan Peneliti dari King’s College London menekankan pentingnya mengembangkan pemahaman teoretis tentang alasan keberhasilan arsitektur transformator, seperti yang digunakan dalam model seperti ChatGPT, dalam tugas pemrosesan bahasa alami. Meskipun penggunaannya yang luas, dasar teoretis transformator belum sepenuhnya dieksplorasi. Teori Topos dan Arsitektur Transformator Dalam makalah mereka, para peneliti mengusulkan sebuah teori yang menjelaskan cara kerja transformator, memberikan perspektif yang pasti tentang perbedaan antara jaringan saraf umpan maju tradisional dan transformator. Arsitektur transformator, yang dicontohkan oleh model seperti ChatGPT, telah merevolusi tugas pemrosesan bahasa alami. Namun, landasan teoretis di balik efektivitasnya masih perlu dipahami dengan lebih baik. Para peneliti mengusulkan pendekatan baru yang berakar pada teori topos, sebuah cabang matematika yang mempelajari kemunculan struktur logis dalam berbagai pengaturan matematika. Dengan memanfaatkan teori topos, para

AIDE: Agen AI yang Mengotomatiskan Tugas Ilmu Data pada Tingkat Manusia

Pendahuluan Weco AI telah meluncurkan AIDE, agen AI terobosan yang dirancang untuk tugas ilmu data. Agen ini telah mencapai kinerja setingkat manusia dalam kompetisi Kaggle yang bergengsi. Tonggak sejarah ini tidak hanya membuktikan kemampuan AI untuk menangani masalah ilmu data yang kompleks, tetapi juga menunjukkan perubahan signifikan dalam cara ilmu data dapat dilakukan di masa depan. Kinerja AIDE dalam Kompetisi Kaggle Kompetisi Kaggle diakui secara luas sebagai tolok ukur untuk mengevaluasi tingkat keterampilan ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin. Kompetisi ini menyajikan masalah aktual yang perlu dipecahkan, mulai dari memprediksi harga rumah hingga meningkatkan diagnosis medis melalui analisis data dan pemodelan prediktif. AIDE telah membuktikan keunggulannya dengan berpartisipasi dalam berbagai kompetisi dan melampaui rata-rata setengah dari kontestan manusia. Pencapaian ini menyoroti pemahaman agen yang mendalam tentang persyaratan kompetisi, kapasitasnya untuk merancang dan mengimplementas

Peningkatan Kecerdasan Buatan Video dengan Penghargaan Berbasis Teks

Tantangan dalam Penyelarasan Model Bahasa dengan Video Menyelaraskan model bahasa (LM) untuk berinteraksi secara tepat dengan data multimodal seperti video merupakan tantangan yang terus-menerus di bidang pembelajaran mesin. Inti dari masalah ini terletak pada pengembangan sistem penghargaan yang kuat yang dapat membedakan respons yang disukai dari yang kurang disukai, terutama saat berhadapan dengan input video. Risiko halusinasi semakin memperburuk tantangan ini, yaitu contoh di mana model menghasilkan konten yang menyesatkan atau tidak konsisten secara faktual karena kurangnya data penyelarasan di berbagai modalitas. Pendekatan Baru: Penghargaan Berbasis Teks Meskipun kemajuan terbaru dalam pembelajaran penguatan dan optimalisasi preferensi langsung (DPO) telah terbukti efektif dalam memandu model bahasa untuk menghasilkan konten yang lebih jujur, bermanfaat, dan tidak berbahaya, efektivitasnya dalam konteks multimodal masih terbatas. Kendala kritis adalah kesulitan dalam meningkatkan pengumpulan data pref

Kerangka Kerja Kecerdasan Buatan untuk Memahami dan Mengekstrak Deskripsi Gaya dari Gambar

Pendahuluan Seni digital berpadu mulus dengan inovasi teknologi, dan model generatif telah mengukir ceruk, mengubah cara desainer grafis dan seniman memahami dan mewujudkan visi kreatif mereka. Di antara model-model ini, model seperti Stable Diffusion dan DALL-E menonjol, mampu menyaring sejumlah besar citra daring menjadi gaya artistik yang berbeda. Kemampuan ini, meskipun luar biasa, menimbulkan tantangan kompleks: membedakan apakah sebuah karya seni yang dihasilkan hanya meniru gaya karya yang sudah ada atau merupakan ciptaan unik. Model Deskripsi Gaya Kontrastif (CSD) Para peneliti dari Universitas New York, Institut ELLIS, dan Universitas Maryland telah menggali lebih dalam nuansa replikasi gaya oleh model generatif. Model Deskripsi Gaya Kontrastif (CSD) mereka menganalisis gaya artistik gambar dengan menekankan atribut gaya daripada atribut semantik. Dikembangkan melalui pembelajaran mandiri dan disempurnakan dengan kumpulan data unik, LAION-Styles, model ini mengidentifikasi dan mengukur nuansa gaya an

Generasi Milenial Terdepan dalam Mendeteksi Konten Buatan AI

Keunggulan AI dalam Pembuatan Konten AI menawarkan keunggulan dalam pembuatan konten informatif, mulai dari pembuatan teks hingga desain gambar dan video berkualitas tinggi. AI dapat bekerja lebih cepat dan akurat dibandingkan pembuat konten manusia. Kemampuan Konsumen Mendeteksi Konten Buatan AI Studi terbaru Bynder mengungkapkan bahwa 50% konsumen dapat mendeteksi konten buatan AI dengan mudah. Ini menunjukkan bahwa konsumen semakin sadar dan jeli dalam mengidentifikasi penggunaan AI dalam pembuatan konten yang disajikan di internet. Dampak Penggunaan AI pada Pemasaran Konten Studi tersebut mengungkap bahwa konsumen menganggap merek yang menggunakan AI kurang personal. Dalam 18 bulan terakhir, terjadi peningkatan pesat dalam penggunaan alat dan asisten AI untuk pembuatan konten. Generasi Milenial Unggul dalam Mendeteksi Konten Buatan AI Generasi milenial (berusia 25-34 tahun) paling berhasil dalam mengidentifikasi konten non-manusia, sejalan dengan usia konsumen yang paling mungkin menggunakan AI dalam pemb

Model AI C4AI Command R+ Dirilis: Rilis Penelitian Bobot Terbuka dari Model Parameter 104B dengan Kemampuan Sangat Canggih Termasuk Alat seperti RAG

Di era ketika kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat, inovasi terbaru dari Cohere, yang dikenal sebagai C4AI Command R+, menetapkan tolok ukur baru di bidang ini. Model canggih ini, yang memiliki 104 miliar parameter yang mengesankan, dirancang dengan para pendahulu dan sezamannya, seperti Claude-3, Mistral-large, dan bahkan GPT-4 Turbo yang tangguh, dalam berbagai tugas kognitif dan komputasi. Dengan akar yang tertanam kuat dalam prinsip penelitian dan pengembangan sumber terbuka, C4AI Command R+ adalah bukti komitmen Cohere untuk memajukan teknologi AI dan membuatnya lebih mudah diakses oleh para peneliti dan pengembang di seluruh dunia. Arsitektur Canggih C4AI Command R+ menonjol karena arsitekturnya yang luar biasa, yang menggabungkan fitur-fitur canggih seperti penggunaan alat multi-langkah dan Pembuatan yang Diperkuat Pengambilan (RAG). Arsitektur unik ini memungkinkan model untuk melakukan operasi multi-langkah yang kompleks dan menghasilkan respons yang relevan dengan konteks. Perlu dicatat bahwa Com

Arsitektur Baru ViTAR: Transformer Penglihatan dengan Resolusi Apa Pun

Pendahuluan Kemajuan pesat arsitektur Transformer dalam Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) telah memicu lonjakan minat dalam komunitas Visi Komputer (CV). Adaptasi Transformer dalam tugas visi, yang disebut Vision Transformer (ViT), membagi gambar menjadi potongan yang tidak tumpang tindih, mengubah setiap potongan menjadi token, dan kemudian menerapkan Perhatian Diri Multi-Kepala (MHSA) untuk menangkap ketergantungan antar-token. Dengan memanfaatkan kemampuan pemodelan yang kuat yang melekat pada Transformer, ViT telah menunjukkan kinerja yang terpuji dalam berbagai tugas visual yang mencakup klasifikasi gambar, deteksi objek, pemodelan visi-bahasa, dan bahkan pengenalan video. Tantangan Resolusi Variabel Namun, terlepas dari keberhasilannya, ViT menghadapi keterbatasan dalam skenario dunia nyata, yang memerlukan penanganan resolusi input variabel. Pada saat yang sama, beberapa penelitian mengalami penurunan kinerja yang signifikan. Solusi yang Diusulkan: ViTAR Untuk mengatasi tantangan ini, sebuah tim peneliti d

Model LLM Super-Efisien: JetMoE-8B

Demokratisasi Pengembangan AI Dalam era di mana pengembangan kecerdasan buatan (AI) sering kali dibatasi oleh investasi miliaran dolar, terobosan baru menjanjikan untuk mendemokratisasi bidang ini. Penelitian dari Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT (CSAIL) dan Myshell AI telah mengungkap bahwa melatih model bahasa besar (LLM) yang kuat, seperti LLaMA2, dapat dilakukan dengan sangat ekonomis. Temuan mereka menunjukkan bahwa investasi hanya $0,1 juta—sebagian kecil dari biaya yang dikeluarkan oleh raksasa seperti OpenAI dan Meta—cukup untuk membuat model yang menantang raksasa industri ini. Penelitian ini mengusulkan JetMoE-8B, model super-efisien yang tidak hanya mematahkan hambatan biaya tradisional yang terkait dengan LLM tetapi juga melampaui kinerja rekan-rekannya yang dilatih dengan lebih mahal, seperti LLaMA2-7B dari Meta AI. Penelitian ini menggarisbawahi pergeseran penting: pelatihan LLM berkinerja tinggi, yang dulunya merupakan domain eksklusif entitas yang didanai dengan baik, kini

Sistem Kaskade Penjaga Privasi yang Inovatif untuk Peningkatan Performa Model Pembelajaran Mesin

Konsep Kaskade Konsep kaskade telah muncul sebagai mekanisme penting, terutama untuk model bahasa besar (LLM). Kaskade ini memungkinkan model lokal yang lebih kecil untuk meminta bantuan dari model jarak jauh yang jauh lebih besar ketika menghadapi tantangan dalam pelabelan data pengguna secara akurat. Sistem seperti ini telah menjadi terkenal karena kemampuannya untuk mempertahankan kinerja tugas yang tinggi sambil secara substansial menurunkan biaya inferensi. Kekhawatiran Privasi Namun, kekhawatiran yang signifikan muncul ketika sistem ini menangani data sensitif, karena interaksi antara model lokal dan jarak jauh berpotensi menyebabkan pelanggaran privasi. Solusi Penjaga Privasi Para peneliti dari Google Research telah memperkenalkan metodologi baru yang memanfaatkan teknik penjaga privasi dalam sistem kaskade. Mengintegrasikan paradigma pembelajaran sosial, di mana model belajar secara kolaboratif melalui pertukaran bahasa alami, memastikan bahwa model lokal dapat dengan aman meminta model jarak jauh tan

ChemBench: Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin untuk Mengevaluasi Pengetahuan Kimia dan Kemampuan Penalaran LLM

Pendahuluan Kemajuan pesat dalam penelitian kecerdasan buatan telah mengawali era baru di berbagai bidang ilmiah, termasuk kimia. Munculnya model bahasa besar (LLM) telah membuka jalan baru untuk memajukan ilmu kimia, terutama melalui kemampuannya untuk memilah dan menafsirkan kumpulan data yang luas, yang seringkali terbungkus dalam format tekstual yang padat. Model-model ini, berdasarkan desainnya, menjanjikan untuk merevolusi cara memprediksi sifat kimia, mengoptimalkan reaksi, dan merancang eksperimen, tugas-tugas yang sebelumnya membutuhkan keahlian manusia yang luas dan eksperimen yang melelahkan. Tantangan Tantangannya terletak pada pemanfaatan penuh potensi LLM dalam ilmu kimia. Meskipun model-model ini unggul dalam memproses dan menganalisis informasi tekstual, kemampuannya untuk melakukan penalaran kimia yang kompleks, yang menjadi dasar inovasi dan penemuan dalam kimia, masih belum dipahami secara memadai. Kesenjangan pemahaman ini menghambat penyempurnaan dan pengoptimalan model-model ini dan meni

Dataset Teks-ke-SQL Terbuka Terbesar Dirilis Gretel AI untuk Mempercepat Pelatihan Model AI

Pengantar Keakuratan data sangat penting dalam menentukan efisiensi sistem kecerdasan buatan (AI). Gretel telah memberikan kontribusi luar biasa di bidang AI dengan meluncurkan dataset Teks-ke-SQL sumber terbuka yang paling komprehensif dan beragam. Langkah ini akan mempercepat pelatihan model AI secara signifikan dan meningkatkan kualitas wawasan berbasis data di berbagai industri. Ikhtisar Dataset Dataset synthetic_text_to_sql Gretel, yang tersedia di Hugging Face, terdiri dari 105.851 catatan, dengan 100.000 untuk pelatihan dan 5.851 untuk pengujian. Koleksi ekstensif ini mencakup sekitar 23 juta token total, termasuk sekitar 12 juta token SQL, dan mencakup 100 domain atau vertikal yang berbeda. Dataset ini dirancang untuk mencakup berbagai tugas SQL, termasuk definisi data, pengambilan, manipulasi, analitik, dan pelaporan, dan menampilkan berbagai tingkat kompleksitas SQL. Yang membedakan dataset ini adalah ukuran dan komposisinya yang cermat. Dataset ini mencakup konteks basis data seperti pernyataan pem

Privasi Diferensial dalam Model Linier Berdimensi Tinggi: Menyeimbangkan Akurasi dengan Kerahasiaan Data

Pendahuluan Model linier, seperti regresi linier dan logistik, telah lama dikenal karena kesederhanaan dan efektivitasnya dalam menarik kesimpulan yang berarti dari data. Model-model ini unggul dalam skenario di mana hubungan antara variabel input dan hasil bersifat linier, menjadikannya alat yang berharga untuk memprediksi permintaan konsumen, menilai risiko medis, dan mengidentifikasi potensi penipuan. Namun, meningkatnya dimensi kumpulan data kontemporer menghadirkan tantangan yang berat, yang mengarah pada overfitting dan mengorbankan kemampuan generalisasi model. Dilema ini sangat akut di bidang seperti genomik dan keuangan, di mana jumlah fitur dapat melebihi jumlah pengamatan. Privasi Diferensial Privasi diferensial telah muncul sebagai solusi untuk mengatasi tantangan ini. Ini menawarkan kerangka kerja matematika yang kuat yang memastikan titik data individu tetap rahasia, melindungi informasi sensitif. Ini sangat penting di sektor seperti layanan kesehatan dan perbankan, di mana privasi catatan indiv

Pendekatan Pembuatan Kembaran Digital Berbasis Model Bahasa Besar untuk Uji Klinis

Uji klinis memainkan peran penting dalam kemajuan medis dengan mengevaluasi keamanan dan kemanjuran perawatan baru secara ketat. Meskipun sangat penting, uji klinis ini sering kali dipenuhi tantangan, termasuk biaya tinggi, durasi yang lama, dan kebutuhan akan banyak peserta, yang secara signifikan meningkatkan risiko kegagalan. Salah satu kendala signifikan dalam mengoptimalkan uji klinis adalah prediksi hasil yang akurat. Penelitian yang ada terutama bergantung pada catatan kesehatan elektronik (EHR) dan sering kali menemui keterbatasan karena kebutuhan akan data yang komprehensif. Hal ini menyebabkan prediksi yang sering kali kurang akurat dan tidak memperhitungkan variasi pasien individu. Metode pembelajaran mesin tradisional, termasuk pohon keputusan, mesin vektor pendukung, dan regresi logistik, telah terbukti membantu dalam prediksi hasil pasien. Namun, metode ini sering kali kesulitan menangkap kompleksitas data pasien individu. Peneliti dari Universitas Zhejiang, Universitas Stanford, dan Universitas

Mesin Pengodean AI Berbasis Terminal Sumber Terbuka untuk Tugas Kompleks: Plandex

Pendahuluan Perkembangan pesat di bidang pengembangan perangkat lunak, khususnya integrasi kecerdasan buatan (AI) dengan praktik pengodean, akan merevolusi cara pengembang mengerjakan proyek mereka. Dalam konteks ini, muncul proyek baru bernama Plandex yang bertujuan untuk menyederhanakan proses pembuatan perangkat lunak yang kompleks. Plandex adalah mesin pengodean AI berbasis terminal sumber terbuka yang memanfaatkan kemampuan OpenAI. Ini merupakan kemajuan signifikan dalam efisiensi pengodean dan manajemen proyek. Otomatisasi Tugas Pengodean Plandex mengotomatiskan tugas pengodean rutin, memungkinkan pengembang untuk fokus pada tugas yang lebih inovatif dan menantang. Alat ini dikembangkan oleh seorang programmer yang merasa proses membosankan menyalin dan menempel kode antara ChatGPT dan proyek lain tidak nyaman. Penanganan Tugas Kompleks Plandex luar biasa, tidak hanya karena dapat menangani tugas rumit yang melibatkan banyak file dan langkah, tetapi juga karena pendekatan uniknya dalam mengelola kesalah

Candle: Framework Pembelajaran Mesin Minimalis untuk Rust yang Fokus pada Performa dan Kemudahan Penggunaan

Pendahuluan Penerapan model pembelajaran mesin secara efisien sangat penting untuk berbagai aplikasi. Namun, framework tradisional seperti PyTorch memiliki tantangan tersendiri. Mereka berukuran besar, membuat pembuatan instans pada klaster menjadi lambat, dan ketergantungannya pada Python dapat menyebabkan masalah performa karena overhead dan Global Interpreter Lock (GIL). Oleh karena itu, diperlukan solusi yang lebih ringan dan efisien. Solusi Alternatif Solusi yang ada seperti dfdx dan tch-rs menawarkan alternatif, tetapi masing-masing memiliki keterbatasan. Sementara dfdx menyediakan penyertaan bentuk dalam tipe untuk mencegah ketidakcocokan bentuk, dfdx mungkin masih memerlukan fitur malam dan dapat menjadi tantangan bagi yang bukan pakar Rust. Di sisi lain, tch-rs menawarkan ikatan serbaguna ke pustaka torch di Rust tetapi membawa seluruh pustaka torch ke dalam runtime, yang mungkin tidak optimal untuk semua skenario. Candle: Solusi Minimalis Candle adalah framework Pembelajaran Mesin ML minimalis untuk

Universal-1: Model Pengenalan Ucapan Terbaru dari AssemblyAI

Pengantar AssemblyAI telah meluncurkan Universal-1, model pengenalan ucapan terbarunya yang mengungguli Whisper-3 dari OpenAI. Model ini menawarkan akurasi dan kecepatan yang luar biasa, menetapkan standar baru dalam teknologi pengenalan ucapan. Fitur Universal-1 Akurasi Terbaik: Universal-1 mencapai akurasi 13,5% lebih tinggi dibandingkan Whisper-3 dan 10% lebih tinggi dari sistem terbaik berikutnya yang diuji. Efisiensi Tinggi: Model ini memproses 60 menit audio hanya dalam 38 detik, menunjukkan efisiensi dan kemampuannya dalam menangani data dalam jumlah besar dengan cepat. Dukungan Multibahasa: Universal-1 mendukung bahasa Inggris, Spanyol, Prancis, dan Jerman, menjadikannya alat yang inklusif untuk pengguna global. Pengurangan Halusinasi: Model ini secara signifikan mengurangi tingkat halusinasi sebesar 30% dalam data ucapan dan 90% dalam kebisingan sekitar. Akurasi Timestamp dan Diarization: Universal-1 meningkatkan akurasi timestamp tingkat kata sebesar 13% dan akurasi estimasi jumlah pembicara, yang p

Buku-Buku Pemrograman R Terbaik untuk Dibaca di 2024

Buku Pemula The Book of R: A First Course in Programming and Statistics Panduan ramah pemula untuk R, cocok untuk pemula tanpa pengalaman sebelumnya. Mencakup dasar-dasar, pengujian statistik, dan pemodelan. Dilengkapi banyak latihan untuk memperkuat pemahaman. R All-in-One For Dummies Terdiri dari lima buku mini yang memberikan pemahaman komprehensif tentang R. Menjelaskan berbagai jenis proyek dan aplikasi yang biasanya ditangani oleh programmer R. Sumber yang bagus untuk pemula yang ingin terjun ke dunia data. R for Excel Users Memperkenalkan cara menggunakan R untuk mengimpor, memodifikasi, dan merangkum kumpulan data di Excel. Ditulis dalam bahasa yang sederhana, cocok untuk pemula. Buku Tingkat Lanjut The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design Berfokus pada pengembangan perangkat lunak menggunakan R. Mencakup pemrograman berorientasi objek, simulasi matematika, dan penggunaan R paralel dan vektorisasi untuk menulis kode yang lebih efisien. Advanced R Menjelaskan cara kerja R pada ti

Solusi Baru dari IBM: Pembuatan Data Sintetis

Data Sintetis Chatbot modern bergantung pada model bahasa besar (LLM) yang telah dilatih sebelumnya pada teks mentah untuk memperoleh pemahaman abstrak tentang bahasa. Hal ini mempersiapkan mereka untuk akuisisi tugas yang cepat setelah melihat instruksi yang terperinci dan berlabel selama penyelarasan. Namun, data instruksional yang andal tidak mudah diakses. Manusia tidak mampu membuatnya, dan biasanya tidak memiliki keluasan dan kedalaman yang dibutuhkan chatbot untuk menangani situasi yang tidak biasa, kompleks, atau sulit. Meskipun data sintetis jauh lebih terjangkau, data ini sering kali memiliki masalah yang sama yaitu monoton. Pengembang LLM Pengembang LLM dapat menentukan informasi dan kemampuan yang ingin mereka masukkan ke dalam chatbot mereka menggunakan pendekatan pembuatan data berbasis taksonomi IBM. Untuk membantu pengembang menemukan dan mengisi kesenjangan pengetahuan, taksonomi mengatur kemampuan dan pengetahuan LLM saat ini secara sistematis dan hierarkis. LLM kedua, model guru, menggunaka

Mini-Jamba: Versi Ringan Jamba dengan 69 Juta Parameter untuk Pengujian dan Kemampuan Pembuatan Kode Python yang Paling Sederhana

Model Generatif untuk Pembuatan Kode Dalam kecerdasan buatan, model terus dicari untuk menghasilkan kode secara akurat dan efisien. Model-model ini memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, mulai dari mengotomatiskan tugas pengembangan perangkat lunak hingga membantu programmer dalam pekerjaan mereka. Namun, banyak model yang ada berukuran besar dan membutuhkan banyak sumber daya, sehingga sulit untuk diterapkan dan digunakan dalam skenario praktis. Jamba: Model Generatif Teks Canggih Beberapa solusi sudah ada dalam bentuk model skala besar seperti Jamba. Jamba adalah model teks generatif canggih yang dirancang untuk memberikan kinerja yang mengesankan pada tugas pengkodean. Dengan arsitektur SSM-Transformer hibrid dan jumlah parameter yang banyak, Jamba adalah model signifikan dalam pemrosesan bahasa alami. Mini-Jamba: Versi Ringan Jamba Temui Mini-Jamba, versi eksperimental Jamba yang dirancang khusus untuk kasus penggunaan yang ringan. Mini-Jamba mewarisi esensi pendahulunya tetapi dengan parameter

Shallow Cross-Encoder: Solusi AI untuk Pengambilan Informasi Latens Rendah

Pendahuluan Di era digital yang berkembang pesat, tuntutan akan kepuasan instan semakin tinggi. Saat mencari informasi, produk, atau layanan, kita mengharapkan pertanyaan kita dijawab dengan kecepatan kilat dan akurasi tinggi. Namun, pencarian kecepatan dan presisi sering kali menjadi tantangan berat bagi mesin pencari modern. Tantangan Pengambilan Informasi Latens Rendah Model pengambilan tradisional menghadapi dilema mendasar: semakin akurat, semakin tinggi biaya komputasi dan latensi. Latensi ini dapat menjadi penghalang, berdampak negatif pada kepuasan pengguna, pendapatan, dan efisiensi energi. Shallow Cross-Encoder: Solusi Inovatif Peneliti dari University of Glasgow telah menemukan solusi cerdik yang memanfaatkan model transformer yang lebih kecil dan lebih efisien untuk mencapai pengambilan informasi secepat kilat tanpa mengorbankan akurasi. Shallow Cross-Encoder adalah pendekatan AI baru yang didasarkan pada model transformer dengan lebih sedikit lapisan dan persyaratan komputasi yang lebih rendah. T

Gambar DALL·E Kini Dapat Diedit Langsung di ChatGPT pada Platform Web dan Seluler

OpenAI baru-baru ini menambahkan fitur baru pada model pembangkit gambarnya, DALL-E. Pembaruan ini menarik perhatian penggemar dan kreator AI. Fitur baru ini adalah antarmuka editor yang memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan dan menyesuaikan gambar yang dihasilkan AI secara langsung dalam platform. Antarmuka ini menggunakan perintah teks percakapan yang intuitif, sehingga pengguna dapat mengubah gambar dengan lebih mudah. Antarmuka Editor DALL·E Sejak awal, DALL-E telah memukau dunia dengan kemampuannya menciptakan gambar yang jelas dan detail dari deskripsi teks sederhana. Namun, untuk mencapai visi yang tepat, sering kali diperlukan banyak penyesuaian perintah, terkadang membuat pengguna menginginkan cara yang lebih langsung untuk mengubah kreasi mereka. Tanggapan OpenAI terhadap umpan balik ini adalah antarmuka editor DALL-E, sebuah alat inovatif yang dirancang untuk memperlancar proses kreatif. Prosesnya sederhana: setelah membuat gambar, pengguna akan melihat tombol “pilih” yang ditandai dengan ikon

AI yang Bisa “Melihat” dan Memahami Konteks Layar

Resolusi Referensi Dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), resolusi referensi merupakan tantangan penting karena melibatkan penentuan anteseden atau referensi kata atau frasa dalam sebuah teks, yang sangat penting untuk memahami dan menangani berbagai jenis konteks dengan sukses. Konteks tersebut dapat berkisar dari putaran dialog sebelumnya dalam sebuah percakapan hingga elemen non-percakapan, seperti entitas di layar pengguna atau proses latar belakang. Peningkatan Kemampuan Model Bahasa Besar (LLM) Para peneliti bertujuan untuk mengatasi masalah inti tentang cara meningkatkan kemampuan model bahasa besar (LLM) dalam menyelesaikan referensi, terutama untuk entitas non-percakapan. Penelitian yang ada mencakup model seperti MARRS, yang berfokus pada resolusi referensi multimodal, terutama untuk konten di layar. Transformer visi dan model visi+teks juga telah berkontribusi pada kemajuan, meskipun persyaratan komputasi yang besar membatasi penerapannya. ReALM: Resolusi Referensi Sebagai Pemodelan Bahasa Peneliti A

Stabilitas AI Luncurkan Stabilitas Audio 2.0: Memberdayakan Seniman dengan Alat Audio Generasi Berikutnya

Kemampuan Kreatif yang Tak Tertandingi Stabilitas Audio 2.0 merevolusi lanskap audio yang dihasilkan AI dengan kemampuannya menghasilkan trek berdurasi penuh dengan komposisi terstruktur dan efek suara stereo. Transformasi Audio-ke-Audio Fitur ini memperluas cakrawala kreatif dengan memungkinkan pengguna mengunggah dan mengubah sampel audio menggunakan perintah bahasa alami, menawarkan kustomisasi dan fleksibilitas yang tak tertandingi. Produksi Efek Suara yang Ditingkatkan Dengan kemampuannya yang canggih, Stabilitas Audio 2.0 dapat menghasilkan berbagai macam efek suara, mulai dari kebisingan latar belakang yang halus hingga suara lingkungan yang imersif. Pengembangan AI yang Etis Stabilitas AI memprioritaskan perlindungan hak pencipta dan kompensasi yang adil dengan melatih secara eksklusif pada kumpulan data berlisensi dan menggunakan teknologi pengenalan konten canggih untuk mencegah pelanggaran hak cipta. Masa Depan Penciptaan Musik Stabilitas Audio 2.0 tidak hanya menetapkan standar baru dalam audio ya

Meniti Karier di Bidang Kecerdasan Buatan (AI)

Pengantar Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi kata kunci dalam beberapa tahun terakhir, memikat para penggemar teknologi, pemimpin bisnis, dan individu yang ingin tahu. Seiring AI terus membentuk dunia kita, banyak orang ingin mempelajari bidang yang menarik ini, mengeksplorasi peluang karier, dan bahkan terjun ke dunia pengembangan AI. Cara Belajar AI Kursus Dasar Kursus Konseptual AI: Mulailah dengan program ramah pemula yang menjelaskan prinsip-prinsip inti AI, berbagai bentuk (seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dll.), dan implikasi praktisnya. Dasar-dasar Pemrograman: Pembuatan AI banyak menggunakan pemrograman; mulailah dengan Python atau R—keduanya umum dan mudah dipelajari pemula. Cari kursus yang menekankan manipulasi data dan teknik analitik. Landasan Matematika: Tulang punggung AI adalah matematika, dengan fokus pada aljabar linier, kalkulus, statistik, dan probabilitas. Penyegaran dalam bidang ini disarankan. Platform Pembelajaran Virtual Coursera, edX, Udemy: Portal ini menyediaka

Taylor AI: Startup yang Menggunakan API untuk Klasifikasi Teks Skala Besar dengan Biaya Lebih Murah dari LLM

Masalah Klasifikasi Teks Perusahaan membutuhkan bantuan untuk mengelola data teks yang sangat banyak, termasuk konten buatan pengguna, log obrolan, dan lainnya. Pendekatan tradisional untuk mengatur dan menganalisis data penting ini bisa memakan waktu, mahal, dan rentan kesalahan. Solusi Inovatif Taylor Taylor adalah startup yang didanai YC yang menggunakan API untuk klasifikasi teks skala besar. API Taylor adalah alat pemrosesan teks yang menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan solusi berbasis LLM. API ini lebih cepat, lebih akurat, dan mudah digunakan. Kecepatan: API Taylor memproses data teks dalam milidetik, memberikan kategorisasi waktu nyata dan kecepatan pemrosesan yang lebih cepat. Ini sangat ideal untuk perusahaan yang menangani data teks dalam jumlah besar dan memerlukan pemrosesan frekuensi tinggi. Akurasi: Taylor menggunakan model pra-latih yang berfokus pada tugas kategorisasi tertentu, yang menghasilkan pelabelan yang lebih tepat daripada pendekatan umum LLM. Kemudahan Penggunaan: Taylor men

Membuka Kotak Hitam AI: Peneliti di Imperial College London Mengusulkan Kerangka Pembelajaran Mesin untuk Membuat AI Mampu Menjelaskan Dirinya

Pendahuluan Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, kita telah menyaksikan terobosan luar biasa dalam kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP). Dari asisten virtual yang dapat berkomunikasi dengan lancar hingga model bahasa yang dapat menghasilkan teks seperti manusia, potensi aplikasinya benar-benar mencengangkan. Namun, seiring dengan semakin canggihnya sistem AI ini, mereka juga menjadi semakin kompleks dan buram, beroperasi sebagai “kotak hitam” yang tidak dapat dipahami – hal ini menjadi perhatian dalam domain penting seperti kesehatan, keuangan, dan peradilan pidana. Kerangka Evaluasi untuk Penjelasan AI Sebuah tim peneliti dari Imperial College London telah mengusulkan kerangka kerja untuk mengevaluasi penjelasan yang dihasilkan oleh sistem AI, memungkinkan kita untuk memahami alasan di balik keputusan mereka. Inti dari pekerjaan mereka terletak pada pertanyaan mendasar: Bagaimana kita dapat memastikan bahwa sistem AI membuat prediksi untuk alasan yang tepat, terutama dalam skenario be

Editor Kode/IDE Bertenaga AI untuk Membantu Pengembang Membangun Perangkat Lunak Lebih Cepat

Dalam pengembangan perangkat lunak, membangun dan men-debug kode bisa menjadi tantangan. Pengembang sering kali menghabiskan banyak waktu dan tenaga untuk menavigasi basis kode, memperbaiki kesalahan, dan membuat perubahan. Meskipun ada alat dan IDE yang tersedia untuk membantu pengembang, alat-alat tersebut mungkin tidak selalu menawarkan tingkat produktivitas dan efisiensi yang diperlukan untuk menangani proyek yang kompleks. Alat yang ada menyediakan fitur-fitur seperti penyelesaian kode, penyorotan sintaks, dan alat debugging untuk membantu pengembang menulis dan men-debug kode dengan lebih efisien. Namun, alat-alat tersebut mungkin tidak memiliki kemampuan AI yang canggih dan tidak terintegrasi sepenuhnya dengan alur kerja pengembang. Temui Cursor, Editor Kode Bertenaga AI Cursor adalah editor kode bertenaga AI yang dirancang untuk membantu pengembang membangun perangkat lunak lebih cepat dan lebih efisien. Cursor menawarkan berbagai fitur, termasuk Obrolan, Edit, Debug, Terminal Command K, dan banyak la