Sztuczna inteligencja, a szczególnie generatywna AI oparta na dużych modelach językowych (LLM), rozwija się w zawrotnym tempie. Przynosi niesamowite możliwości – od automatyzacji.
Ogromna biblioteka, która nie ma katalogów ani oznaczeń na regałach. Każda półka pełna jest książek, zawierających całe bogactwo ludzkiej wiedzy. Model AI przypomina.
Emergent misalignment to zjawisko polegające na tym, że model sztucznej inteligencji (AI), który został wyspecjalizowany w wąskim zakresie do niepoprawnych działań, zaczyna wykazywać.
Rozwój modeli sztucznej inteligencji zrewolucjonizował sposób, w jaki tworzymy treści tekstowe i wizualne. Jednak nowe badanie opublikowane w Nature wskazuje na poważny problem:.
Reinforcement learning, czyli uczenie przez wzmacnianie, to dziedzina uczenia maszynowego, w której agent (czyli system uczący się) podejmuje decyzje w dynamicznym środowisku, aby.
Meta Prompting to zaawansowana technika promptowania, która koncentruje się na strukturze i składni zadania lub problemu, zamiast na szczegółach treści. Jej celem jest.
W miarę jak modele językowe stają się coraz bardziej zaawansowane, pojawia się potrzeba rozwijania metod pozwalających na efektywne rozwiązywanie złożonych zadań wymagających strategicznego.
W ostatnich latach sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała wiele dziedzin — od analizy danych, przez obsługę klienta, aż po automatyzację procesów biznesowych. Jednak prawdziwym przełomem.
W świecie sztucznej inteligencji dynamicznie rozwijają się metody, które pozwalają na bardziej efektywne i elastyczne wykorzystanie danych oraz modeli. Uczenie transferowe i adaptacyjne.
Few-shot prompting to technika, która pozwala lepiej wykorzystać modele językowe poprzez podanie im kilku przykładów zadania. W artykule przedstawiamy, jak działa ta metoda,.
