» Etiket
machine-learning
25 yayınDiller Modelleri: Sayı Dizileri Üzerinden 'Gizli' Davranış Aktarımı
Araştırma, dil modellerinin alakasız veriler (sayı dizileri) üzerinden bile davranışsal özellikleri ve hizalanma bozukluğunu öğrenci modellere aktarabildiğini gösteriyor.
Netflix'ten GenRec: LLM Tabanlı Öneri Sistemine Geçiş
Netflix'in GenRec çalışması, öneri sistemlerini LLM tabanlı üretken mimarilere taşıyarak klasik sıralama modellerinin yerini almayı hedefliyor.
Büyük Dil Modellerinde RL ile Akıl Yürütme: Politika Seçimi
Pekiştirme öğrenimi, büyük dil modellerinde akıl yürütmeyi geliştirmekte ancak yeni stratejiler öğretmemektedir.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comAçık Modelin Bilim Yapma Yeteneği Geliştirildi
Loka ve Arcee AI işbirliğiyle geliştirilen açık model, bilimsel araştırmalarda araç kullanma ve mantıksal çıkarım yapma yeteneği kazandı.
NVIDIA Alpamayo 2 Super: 34B Açık Görüş-Dil-Eylem Modeli
NVIDIA, Alpamayo 2 Super modelini tanıttı. 34B açık görüş-dil-eylem modeli, robotaksiler için önemli bir adım.
Bilgi Damıtma: Ölçeklenebilirliği Artırmak için Yeni Yöntemler
Bilgi damıtma süreçlerinde maliyetleri düşüren yeni yöntemler, büyük dil modellerinin ölçeklenebilirliğini artırıyor.
JAX'ın Hesaplamayı Ağa Üzerine Parçalama Yöntemleri
JAX, hesaplamayı ağa parçalamak için üç yöntem sunuyor. Bu yazıda, her birinin detaylarını inceliyoruz.
Meta'nın GEM Modeli ile Reklam Verimliliği İki Katına Çıktı
Meta, GEM modeli ile reklam öneri sistemlerinde eğitim verimliliğini iki katına çıkardı. Bu başarı, mühendislik zorluklarını aşarak sağlandı.
AI Ajanı Kendini Yanıltıyor: Çoklu Ajan Çözümü 15 Kat Daha Pahalı Olabilir
Ajan mühendisliğinde kendini yanıltma hatası ve çoklu ajan çözümlerinin maliyetleri hakkında bilgi edinin.
SparSEEty: Sparsity Kullanan LLM Servis Sistemlerinden Token Çıkartma
SparSEEty, LLM servis sistemlerinden token çıkarma saldırısını ele alıyor. Yüksek başarı oranıyla giriş tokenlerini yeniden yapılandırıyor.