Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно
В мире анализа данных и машинного обучения качественные табулированные данные играют ключевую роль. Однако далеко не всегда у специалистов есть доступ к реальным данным из-за конфиденциальности, отсутствия информации или необходимости тестирования алгоритмов перед их применением в реальных сценариях. В таких случаях на помощь приходят языковые модели, способные генерировать структурированные таблицы с синтетическими данными.
Маск заявил, что объём доступных знаний для обучения ИИ исчерпан
Илон Маск заявил, что для обучения моделей искусственного интеллекта осталось мало реальных данных. Ранее подобную точку зрения высказывал бывший главный научный сотрудник OpenAI Илья Суцкевер.«Мы уже практически исчерпали совокупный объём человеческих знаний, подходящих для обучения ИИ. Это произошло в прошлом году», — цитирует Маска TechCrunch. В декабре Илья Суцкевер на NeurIPS отметил, что индустрия ИИ достигла «пика использования данных», и предсказал, что нехватка данных для обучения заставит компании отойти от привычного формата разработки моделей.
GAN и диффузионные модели: как научить нейросеть рисовать
Привет! Сегодня хочу поговорить о двух очень горячих темах в области искусственного интеллекта — генеративно‑состязательные сети (GAN) и диффузионные модели (типа Stable Diffusion). Я сама как‑то подсела на все эти AI‑картинки и поняла, что нужно срочно поделиться тем что накопала. Поехали!:‑)GAN: Генератор vs. Дискриминатор
Законы масштабирования – архитектура O1 Pro — Инфраструктура синтетических данных, RLAIF, токеномика вычислений
С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИ
