Learn more about Search Results 22 - Page 160

- You may be interested
- カテゴリカル特徴:ラベルエンコーディン...
- ChatGPTがロボットの世界に足を踏み入れる...
- 「注目のAI GitHubリポジトリ:2023年11月...
- 「FlexGenに会おう:GPUメモリが限られて...
- 『28か国が署名したブレッチリー宣言とは...
- インドのスタートアップ、OpenHathiをリリ...
- 2023年は大規模言語モデルの年でした...
- このAI論文は、大規模な言語モデルにおけ...
- スポティファイはAIを取り入れる:個人に...
- 「なぜ私がAIの博士課程をやめたのか」
- コーネル大学とテルアビブ大学の研究者が...
- 話してください:モデルが読み取る単語の...
- このAI論文は、さまざまなディープラーニ...
- 「GPT-4の隠れた回帰の時間経過の定量化」
- 「FACTOOLにご紹介いたします:大規模言語...
Amazon SageMakerを使用した生成型AIモデルにおいて、Forethoughtがコストを66%以上削減する方法
この記事は、Forethought Technologies, Inc.のエンジニアリングディレクターであるJad Chamounと、同社のシニアMLエンジニアであるSalina Wuと共同執筆されましたForethoughtは、顧客サービスのための先進的な生成AIスイートで、その中核には革新的なSupportGPT™技術があり、顧客サポートライフサイクルを変革し、軽減率を高めるために機械学習を利用しています
AWS Inferentia2は、AWS Inferentia1をベースにしており、スループットが4倍に向上し、レイテンシが10倍低減されています
機械学習モデル(MLモデル)のサイズ、特に生成AIにとって、大規模言語モデル(LLM)やファウンデーションモデル(FM)のサイズは年々急速に増加しており、これらのモデルにはより高速で強力なアクセラレータが必要ですAWS Inferentia2は、LLMや生成AIの推論のコストを下げつつ、より高いパフォーマンスを提供するように設計されましたこの[...]
BrainPadがAmazon Kendraを使用して内部の知識共有を促進する方法
この記事では、Amazon KendraとAWS Lambdaを使用した内部知識共有の構造化方法と、Amazon Kendraが多くの企業が直面する知識共有の障害を解決する方法について説明しています
Find the right Blockchain Investment for you
Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.