Bekijk alle inhoud met de tag Large Language Models
Ontdek hoe AI is geëvolueerd van taalmodellen naar systemen die GUIs en webbrowsers bedienen, met inzichten over innovaties, uitdagingen en de toekomst van mens-computer-interactie, besproken door het FlowHunt-team.
Emergentie in AI verwijst naar verfijnde, systeemwijde patronen en gedragingen die niet expliciet zijn geprogrammeerd, maar ontstaan uit interacties tussen de componenten van het systeem. Deze emergente gedragingen leveren voorspelbaarheids- en ethische uitdagingen op, waardoor waarborgen en richtlijnen nodig zijn om hun impact te beheersen.
Een Foundation AI Model is een grootschalig machine learning-model dat getraind is op enorme hoeveelheden data en aanpasbaar is voor een breed scala aan taken. Foundation-modellen hebben AI gerevolutioneerd door te dienen als een veelzijdige basis voor gespecialiseerde AI-toepassingen in domeinen zoals NLP, computer vision en meer.
Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaardinterface waarmee grote taalmodellen (LLM's) veilig en consistent toegang krijgen tot externe databronnen, tools en mogelijkheden, en daarmee fungeert als een 'USB-C' voor AI-systemen.
Kom meer te weten over Mistral AI en de LLM-modellen die ze aanbieden. Ontdek hoe deze modellen worden gebruikt en wat hen onderscheidt.
Ontdek hoe MIT-onderzoekers grote taalmodellen (LLM's) verder ontwikkelen met nieuwe inzichten in menselijke overtuigingen, innovatieve anomaliedetectietools en strategieën om AI-modellen beter af te stemmen op gebruikersverwachtingen in diverse sectoren.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) is een innovatieve benadering in AI en NLP waarmee grote, voorgetrainde modellen kunnen worden aangepast aan specifieke taken door slechts een klein deel van hun parameters bij te werken. Dit verlaagt de computationele kosten en verkort de trainingstijd, waardoor efficiënte implementatie mogelijk wordt.
