一项集体诉讼已经针对一家基因检测公司提起,由于个人基因数据被窃取该公司将处理该事件,以保护客户的个人隐私和数字权益
Leave a Comment58 search results for "GDPR"
这篇文章是关于一些不太常见的数据科学技能,它们可以帮助你找到工作虽然这些技能不像技术性工作那样常见,但它们绝对值得培养
Leave a Comment欧盟对人工智能进行监管的倡议,标志着科技的法律和伦理治理的重要时刻通过最近颁布的《人工智能法案》,欧盟成为全球首批解决人工智能系统带来的复杂问题和挑战的主要实体之一这一法案不仅是一项立法里程碑[…]
Leave a Comment探索ChatGPT-4在对话人工智能领域的演进,以多模态和伦理考虑为特色,它在前几个版本的基础上提供了全新的可能性
Leave a Comment数字经济建立在平等、快速、自由获取知识和信息的美好承诺之上这已经是很久以前的事了然而,与承诺的平等相反,我们…
Leave a Comment此文章由Q4 Inc.的Stanislav Yeshchenko共同撰写企业们越来越多地采用检索增强生成(RAG)作为构建问答聊天机器人的主流方法我们继续看到源于现有数据集种类的新挑战这些数据集通常是数值和文本数据的混合,有时是结构化的,…
Leave a Comment探索IBM Watson人工智能如何重塑各行业的企业,实现基于数据的决策、精简运营、提升客户体验和定制解决方案了解Watson背后的创新,并获得有关其实施以及未来为企业做好准备时的道德考量的宝贵见解
Leave a Comment昨天我去了一家餐厅,“安菲拉”在吃了第四或第五块胡椒鸡之后,顺便说一下,它非常美味,我开始对我们消化和品味的能力感到惊讶…
Leave a Comment弹出窗口建筑解决方案已成为市场营销人员的工具它们的战略使用可以大大提高品牌的参与度和转化率本全面指南深入探讨了利用弹出窗口建设者优化营销努力的复杂性,为创建引人入胜的活动提供了路线图弹出窗口建设者在市场营销中的重要作用弹出窗口建设者的掌握有效市场营销阅读更多 »
Leave a Comment通过这篇深度剖析的Synthesia评论,发现关于Synthesia的真相它是否真的是*#1*的人工智能视频生成器?
Leave a Comment介绍 人工智能(AI)在过去几年中取得了显著的发展,主要归功于大型语言模型(LLMs)的兴起。这些复杂的AI系统,在包含丰富人类语言的大量数据集上进行训练,推动了众多技术的进步。LLMs的规模和复杂性,例如GPT-3(生成预训练变压器3),使它们成为自然语言理解和生成的前沿。本文重点介绍了LLMs在改革电子邮件回复生成和分类方面的关键作用。随着我们的数字通信环境的演变,对电子邮件的高效、上下文感知和个性化回复的需求越来越关键。LLMs具有重塑这一领域的潜力,通过提供增强沟通效率、自动化重复任务和增强人类创造力的解决方案。 学习目标 追溯语言模型的演变,了解关键里程碑,并从基础系统到GPT-3.5等高级模型的发展中获得洞察力。 导航大型语言模型的复杂性。在探索细调和迁移学习中面临的挑战和创新解决方案的同时,他们将积极理解数据准备、模型架构和必要的计算资源。 研究大型语言模型如何改变电子邮件沟通。 了解语言模型如何优化电子邮件的分类过程。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 了解大型语言模型 大型语言模型,即LLMs,在人工智能领域,特别是在理解人类语言方面,具有重要的进展。它们擅长理解和生成类似人类的文本。人们对它们感到兴奋,因为它们擅长各种语言任务。要理解LLMs的概念,有两个关键方面是必要的:它们是什么以及它们如何工作。 什么是大型语言模型? 在它们的核心,大型语言模型就像拥有广泛网络连接的卓越计算机程序。它们的独特之处在于它们的规模庞大。它们经过对包括书籍、文章、网站和社交媒体帖子等各种文本数据集的预训练。这个预训练阶段使它们接触到人类语言的复杂性,使它们学会语法、句法、语义甚至一些常识推理。重要的是,LLMs不仅仅是机械地复制学到的文本,而是能够生成连贯且具有上下文相关性的回答。 最著名的LLMs之一是GPT-3,它代表了生成预训练变压器3。 GPT-3拥有惊人的参数数量,准确说是1,750亿个,这使它成为最大的语言模型之一。这些参数代表了其神经网络中的权重和连接,并通过微调来使模型能够根据前文提供的上下文预测句子中的下一个单词。这种预测能力被用于各种应用,从电子邮件回复生成到内容创作和翻译服务。 实质上,像GPT-3这样的LLMs位于尖端人工智能技术和复杂的人类语言的交汇处。它们可以流利地理解和生成文本,使它们成为具有广泛影响的多功能工具,适用于各种行业和应用。 培训过程和类似GPT-3的模型 大型语言模型的培训过程是一项复杂而资源密集的工作。它始于从互联网获取大量文本数据集,涵盖多种来源和领域。这些数据集构成了模型构建的基础。在培训过程中,模型通过优化其神经网络,调整其参数的权重以最小化预测错误来学习预测给定前文上下文情况下单词或单词序列的可能性。 GPT-3架构概述 GPT-3,或称“生成式预训练变压器3”,是由OpenAI开发的最先进的语言模型。它的架构基于变压器模型,通过采用自我关注机制,革新了自然语言处理任务。 变压器架构: 2017年Vaswani等人推出的变压器架构在GPT-3中起到了关键作用。它依赖于自我关注,使模型在进行预测时能够衡量序列中不同单词的重要性。这个注意机制使模型能够充分考虑句子的整个上下文,有效地捕捉长程依赖。 GPT-3的规模: GPT-3之所以特别出色,是因为它具有前所未有的规模。它拥有庞大的参数数量,共计1750亿个,使其成为当时最大的语言模型。这种巨大的规模有助于它理解和生成复杂的语言模式,使其在各种自然语言处理任务中具有高度的灵活性。 分层架构: GPT-3的架构非常分层。它由许多叠加在一起的变压器层组成。每一层都会提炼输入文本的理解,使模型能够掌握层次特征和抽象表示。这种深度的架构有助于GPT-3捕捉语言中复杂细微之处。…
Leave a Comment在这些日子里,没有一天不听说AI工具做了令人惊讶的事情是的,我们正处于未知领域AI革命正以迅猛的速度前进…
Leave a Comment数字化的景观每天都在变化,随之而来的是不断进化的各种网络威胁企业正站在一个十字路口,将安全整合到企业架构中不仅仅是有益的,而是必不可少的紧迫感正在回响,要求立即关注企业架构在将IT与业务目标对齐中的角色企业架构(EA)是 […]
Leave a Comment探索由人工智能驱动的可持续革命在能源管理领域的应用,聚焦于能源效率、智能建筑、工业工艺及可再生能源,同时关注伦理和环境因素
Leave a CommentChatGPT和大型语言模型(LLM)是生成式人工智能将如何塑造许多商业流程的早期迹象
Leave a CommentCan't find what you're looking for? Try refining your search: