在过去一年中，大型语言模型（LLM）的训练变得越来越流行，因为发布了一些公开可用的模型，如Llama2，Falcon和StarCoder现在，顾客们正在训练规模空前的LLM，参数数量从10亿到超过1750亿不等训练这些LLM需要大量的计算资源和时间，通常需要数百台机器并运行数周甚至数月
Leave a CommentTag: Expert (400)
AutoML可以让您在机器学习（ML）项目的生命周期初期就能从数据中快速得出一般性见解提前了解哪些预处理技术和算法类型能够提供最佳结果，能够减少开发、训练和部署正确模型所需的时间它在每个模型的开发过程中起着至关重要的作用[…]
Leave a Comment什么是用于托管大型语言模型（LLMs）的文本生成生成型AI应用的最佳框架和配置？尽管有许多用于提供LLMs的选项，由于模型的大小，不同的模型架构，应用程序的性能要求等等，这个问题很难回答亚马逊SageMaker Large Model Inference（…）
Leave a Comment这是我们系列的第3部分，我们设计和实施边缘视觉质量检测的MLOps流程在本篇文章中，我们专注于如何自动化端到端MLOps流程中的边缘部署环节我们将向您展示如何使用AWS IoT Greengrass来管理模型推理内容
Leave a Comment我们正处在机器学习（ML）广泛应用的令人兴奋的转折点上，我们相信大多数客户体验和应用将通过生成式人工智能得到重新创造生成式人工智能能够创造新的内容和想法，包括对话、故事、图像、视频和音乐与大多数人工智能一样，生成式人工智能是由机器学习模型驱动的，这些模型非常庞大[…]
Leave a Comment在本文中，我们将带您快速构建和部署一个文档搜索索引解决方案，帮助您的组织更好地利用和提取文档中的见解无论您是人力资源部门在寻找员工合同中的特定条款，还是财务分析师在翻阅大量发票以提取付款数据，这个解决方案都旨在赋予您以前所未有的速度和准确性访问所需信息的能力
Leave a Comment在这篇文章中，我们使用AWS Amplify构建了一个安全的企业应用程序，该应用程序调用了Amazon SageMaker JumpStart基础模型、Amazon SageMaker端点和Amazon OpenSearch服务，以解释如何创建文本到文本或文本到图像以及检索增强生成（RAG）您可以使用本文作为参考，使用AWS服务在生成AI领域构建安全的企业应用程序
Leave a Comment在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon SageMaker Clarify来改进临床环境中的模型可解释性在医学领域中使用的机器学习（ML）模型的可解释性变得越来越重要，因为为了获得认可，这些模型需要从多个角度进行解释这些角度包括医学、技术、法律和最重要的——患者的角度在医学领域中，基于文本开发的模型在统计学上已经变得准确，然而，为了为每个病人提供最佳护理，临床医生在伦理上要求评估与这些预测相关的弱点为了让临床医生能够根据每个病人的情况做出正确的选择，这些预测的可解释性是必需的
Leave a Comment随着生成式人工智能的最新进展，关于如何将生成式人工智能应用于不同行业以解决特定业务问题的讨论越来越多生成式人工智能是一种可以创建新内容和想法的人工智能类型，包括对话、故事、图像、视频和音乐所有这些都由非常庞大的模型所支持[…]
Leave a Comment开源的大型语言模型（LLMs）变得越来越流行，使研究人员、开发人员和组织能够访问这些模型以促进创新和实验这鼓励开源社区的合作，以贡献于LLMs的发展和改进开源LLMs提供了模型架构、训练过程和训练数据的透明度，这使得研究人员能够理解[…]
Leave a Comment