複数の画像やテキストの解釈 Applications - Section 41

「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか?」

イントロダクション ビッグデータと高度な分析において、PySparkは大規模なデータセットの処理と分散データの分析における強...

「AWS 研究者がジェミニを紹介:大規模な深層学習トレーニングにおける画期的な高速障害回復」

ライス大学とAmazon Web Servicesの研究者チームが、GEMINIと呼ばれる分散トレーニングシステムを開発しました。このシステム...

ヴェクタラは、AI言語モデルの「幻覚」をベンチマーク化し、対処するための画期的なオープンソースモデルを立ち上げます

急速に進化するGenerative AI(GenAI)領域での責任追及を促進する前例のない取り組みとして、Vectaraはオープンソースの幻覚...

ミシガン大学の研究者は、AIの心理理論において新領域を開拓し、分類法と厳密な評価プロトコルを明らかにしました

ミシガン大学の研究者チームは、大規模言語モデル(LLM)のマインド理論(ToM)能力を評価するための新しい基準と評価プロト...

テキスト生成の新時代:RAG、LangChain、およびベクトルデータベース

はじめに 革新的な技術によって、自然言語処理の急速に変化するランドスケープの中で、機械が人間の言語を理解し生成する方法...

「Googleの「この画像について」機能:AI生成の誤情報への解決策」

AI生成の画像が氾濫する世界では、深刻な問題が浮上しています – 誤情報の拡散です。これらの非常にリアルな画像は、実...

「パンドラの箱をのぞいてみよう:『ホワッツインマイビッグデータ(WIMBD)』で言語モデルのデータセットの隠された複雑さを明らかにする」

機械学習はその基盤としてデータに依存しています。新しいデータセットは、研究や革新的なモデルの開発において重要な要素で...

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