Learn more about Search Results による - Page 470

- You may be interested
- 「データサイエンス vs ソフトウェアエン...
- 「40歳以上の方におすすめのクールなAIツ...
- データストーリーテリングの芸術を習得す...
- AdCreative.aiレビュー:広告のための最高...
- あらゆる種類の分子との相互作用を理解す...
- 3Dプリントされたセラミックはガスタービ...
- 構造方程式モデリングにおける複数グルー...
- 「研究によると、YouTube広告が子どもたち...
- アルゼンチンは初のA.I.選挙ですか?
- 「2023年に使用するためのトップ9のデータ...
- AutoGPTQをご紹介します:GPTQアルゴリズ...
- スキル開発のための集中的な機械学習ブー...
- 生成AIにおけるプロンプトエンジニアリン...
- チャートの推論に基づくモデルの基盤
- カスタム指示でChatGPTを自分のニーズに合...
Amazon Lexのチャットボット開発ライフサイクルをテストベンチで加速化する
Amazon Lexは、ボットの開発者がシステムのスケーリング前にエラー、欠陥、またはバグを特定し、ボットが特定の要件、ニーズ、および期待を満たしているかどうかを確認するために、テスト工程が必要です新しいボットテストソリューションであるTest Workbenchを発表し、ボットテストプロセスを簡素化、自動化するためのツールを提供することを喜んでいます[…].
DeepSpeedを使用してPyTorchを加速し、Intel Habana GaudiベースのDL1 EC2インスタンスを使用して大規模言語モデルをトレーニングします
数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)をトレーニングすることは、課題が多いですモデルのアーキテクチャを設計するだけでなく、研究者は、混合精度サポート、勾配蓄積、およびチェックポイントなどの分散トレーニングの最新のトレーニング技術を設定する必要があります大規模モデルでは、単一の...に使用可能なメモリが少ないため、トレーニングセットアップはさらに難しくなります
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
データ体験の再発明:生成的AIと現代的なデータアーキテクチャを使用して、洞察を解き放つ
現代的なデータアーキテクチャを実装することで、異なるソースからのデータを統合するためのスケーラブルな方法が提供されますインフラストラクチャではなくビジネスドメインによってデータを組織化することにより、各ドメインは自分たちのニーズに合ったツールを選択することができます絶え間ない革新を続けながら、ジェネレーティブAIソリューションによって現代的なデータアーキテクチャの価値を最大化することができます自然言語の機能は、[…]
Amazon TranslateのActive Custom Translationを使用して、マルチリンガル自動翻訳パイプラインを構築します
Deep Learning(D2L.ai)に飛び込むは、深層学習を誰にでもアクセス可能にするオープンソースのテキストブックですPyTorch、JAX、TensorFlow、MXNetで自己完結型のコードを含む対話型Jupyterノートブック、実世界の例、解説図、数学などが特徴ですこれまでに、D2Lは世界中の400以上の大学で採用されています、例えば[...]
Find the right Blockchain Investment for you
Web 3.0 is coming, whether buy Coins, NFTs or just Coding, everyone can participate.