Ищем соринку в глазу: контроль качества с помощью компьютерного зрения
ВведениеПривет, Хабр. На связи Аеза и сегодня мы хотели бы рассказать о том, как используется искусственный интеллект для контроля качества различных изделий.Здесь мы сразу оговоримся, что мы будем говорить именно о компьютерном зрении, как области искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные почти так же, как это делает человек.
Мультимодальные языковые модели: как нейросети учатся видеть и слышать
Мультимодальные языковые модели представляют собой самый прогрессивный класс нейросетевых архитектур, объединяющих способность воспринимать и обрабатывать различные типы данных одновременно - текст, изображения, аудио и видео. Это похоже на то, как наш мозг интегрирует информацию из разных органов чувств, чтобы создать полную картину мира. Как сказал философ Марсель Пруст, “Настоящее открытие не в том, чтобы увидеть новые земли, а в том, чтобы иметь новые глаза”.▍ Фундаментальные принципы мультимодальных моделей
Как научить нейросеть запоминать вас: технология персонального контекста
Привет, Хабр! Если вы, как и я, регулярно общаетесь с нейросетями, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда приходится раз за разом объяснять ИИ одни и те же вещи: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас предпочтения и цели. Каждый новый чат — это знакомство с чистого листа. Сегодня я хочу рассказать о технологии, которая решает эту проблему — персональном контексте для LLM. Объясню простыми словами, что это такое, как это работает и почему это важное направление в развитии взаимодействия человека с ИИ.
Игра в имитацию: используем Python для генерации синтетических данных для ML и не только
ВведениеРучной сбор данных — это всегда боль. Он съедает время, деньги и нервы, особенно в таких областях, как медицина или финансы, где затраты могут быть космическими, а юридические барьеры — непреодолимыми. По
5 причин, почему лучше не использовать ИИ-арт для своей статьи
Плох тот хабраюзер, который не мечтает написать пост. По крайней мере, так было до появления режима read&comment. Однако даже сейчас самые уважаемые люди на этом сайте — авторы, создатели контента (в идеале — качественного, но попытка тоже засчитывается). Сегодня поговорим о том, как сделать свои посты лучше. Или, по крайней мере, как не сделать хуже.
«Ошибка на миллиард» в ИИ: боремся с галлюцинациями в LLM по аналогии с NullPointerException
Привет! Меня зовут Денис Березуцкий, я старший инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. В ML-команде мы разрабатываем системы, которые облегчают работу нашим заказчикам с помощью текстовых генеративных нейросетей: реализуем
Разметка данных с использованием LLM
Всем привет! Меня зовут Артем Ерохин. Я работаю в X5 Tech в направлении продуктивизации ИИ. В прошлом году у меня был доклад про разметку данных с LLM. И я решил преобразовать этот доклад в статью, попутно обновив некоторые цифры и тезисы (такова уж скорость прогресса в этой области). Но для начала позволю себе несколько вводных для тех, кто всё же не слышал про разметку данных и LLM (Large Language Models или большие языковые модели). Что же такое LLM?Итак, LLM – это:Модель.
Камеры трясутся, шум зашкаливает, а сравнивать нужно: как справляются алгоритмы?
Зачем вообще сравнивать медиаконтент?Каждый день миллионы изображений, видео и аудиофайлов загружаются в интернет. Мы смотрим фильмы, слушаем музыку, листаем соцсети, даже не задумываясь о том, какие алгоритмы стоят за тем, чтобы контент отображался корректно и не повторялся. Но что, если вам нужно сравнивать медиаконтент автоматически? Как понять, одинаковые ли две фотографии, если одна немного темнее? Как сравнить два видео, если они сняты под разными углами? А что делать, если вам нужно найти дубликат аудиофайла, но на одной записи есть шум?
ServiceNow расширяет возможности агентов искусственного интеллекта
ServiceNow считает, что агенты могут быть полезны во многих сферах деятельности предприятия. По мере того как компания улучшает свою агентскую платформу и делает новые приобретения, она планирует расширять использование агентов.
Комплексное руководство по конфигурации сервера для LLM
Привет, Хабр! Развертывание языковой модели на собственном сервере требует тщательного планирования аппаратной составляющей. В этой статье мы разберем, какие компоненты критически важны для эффективной работы LLM, как они взаимодействуют, и какую конфигурацию выбрать под разные сценарии использования.
