პროექტი შეჩერებულია: ახალი სტატიები და გამოშვებები აღარ გამოქვეყნდება. არქივი ხელმისაწვდომი რჩება.
AI ამბების ყველა სტატია, რომელიც ეხება თემებს დიდი ენობრივი მოდელები (LLM) და მანქანური სწავლება — ორივე მიმართულება ერთ გვერდზე, განახლებადი ახალი მასალის გამოქვეყნებისთანავე.
5 სტატია
მონაცემთა ანოტირება არის ადამიანის შრომა, რომელიც ტექსტს, სურათებსა და აუდიოს იმ ინფორმაციით ნიშნავს, რომლის მეშვეობითაც მანქანური სწავლების მოდელი სწავლობს — და AI ამას ჯერ კიდევ სრულად ვერ აკეთებს დამოუკიდებლად.
ვრცლად →
NLP ხელოვნური ინტელექტის ათწლეულოვანი დარგია, რომელიც კომპიუტერს ასწავლის ადამიანური ენის გაგებასა და გენერირებას — სწორედ ამას აკეთებენ თანამედროვე LLM-ები, როგორიცაა ChatGPT.
ვრცლად →
საბაზისო მოდელი დიდი AI სისტემაა, გაწვრთნილი ფართო მონაცემებზე და მორგებადი ბევრ სხვადასხვა ამოცანაზე — საფუძველი, რომელზეც დგას ჩატბოტები, სურათების გენერატორები და კოდირების ხელსაწყოები.
ვრცლად →
ნეირონული ქსელი ფენებად აწყობილი გამოთვლითი სისტემაა, რომლის იდეაც მხოლოდ ზოგადად არის ტვინის ნეირონებისგან შთაგონებული და რომელიც წვრთნის შედეგად ნედლ მონაცემებს პროგნოზებად გარდაქმნის — აი, როგორ მუშაობს სინამდვილეში მისი ფენები, წონები და სწავლის პროცესი.
ვრცლად →
მარტივი ენით ახსნა: რა არის ტრანსფორმერი — 2017 წლის ნეირონული ქსელის დიზაინი, რომელმაც შესაძლებელი გახადა ChatGPT, Claude და თითქმის ყველა თანამედროვე AI მოდელი.
ვრცლად →