Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą LLMs
Serwer Plane MCP umożliwia FlowHunt i innym platformom opartym na LLM automatyzację oraz usprawnienie zarządzania projektami i zadaniami w Plane.so. Łączy asystentów AI z API Plane.so, pozwalając na automatyczne śledzenie projektów, tworzenie zadań i automatyzację workflow — wszystko przy zachowaniu wysokiego poziomu bezpieczeństwa i kontroli użytkownika.
Agentowa sztuczna inteligencja (AI) to zaawansowana gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom działanie autonomiczne, podejmowanie decyzji oraz realizację złożonych zadań przy minimalnym nadzorze człowieka. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, systemy agentowe analizują dane, adaptują się do dynamicznych środowisk i realizują wieloetapowe procesy z autonomią i wydajnością.
Dostrajanie modelu dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań poprzez drobne korekty, zmniejszając zapotrzebowanie na dane i zasoby. Dowiedz się, jak dostrajanie wykorzystuje transfer learning, różne techniki, najlepsze praktyki oraz metryki oceny do efektywnej poprawy wydajności modeli w NLP, komputerowym rozpoznawaniu obrazów i innych dziedzinach.
Przetestowaliśmy i oceniliśmy możliwości pisania 5 popularnych modeli dostępnych w FlowHunt, aby znaleźć najlepszy LLM do tworzenia treści.
Łańcuchowanie modeli to technika uczenia maszynowego, w której wiele modeli jest połączonych sekwencyjnie, a wyjście każdego modelu służy jako wejście dla następnego. Takie podejście zwiększa modułowość, elastyczność i skalowalność przy realizacji złożonych zadań w AI, dużych modelach językowych oraz zastosowaniach biznesowych.
Metaprompt w sztucznej inteligencji to instrukcja wysokiego poziomu zaprojektowana do generowania lub ulepszania innych promptów dla dużych modeli językowych (LLM), poprawiająca wyniki AI, automatyzująca zadania i usprawniająca wieloetapowe rozumowanie w chatbotach oraz automatyzacjach.
Poznaj pojazdy autonomiczne — samochody samojezdne korzystające ze sztucznej inteligencji, czujników i łączności do działania bez udziału człowieka. Dowiedz się o kluczowych technologiach, roli AI, integracji LLM, wyzwaniach i przyszłości inteligentnego transportu.
Rekursywne podpowiadanie to technika AI wykorzystywana z dużymi modelami językowymi, takimi jak GPT-4, umożliwiająca użytkownikom iteracyjne udoskonalanie wyników poprzez dialog tam i z powrotem w celu uzyskania wyższej jakości i dokładniejszych rezultatów.
Retrieval Augmented Generation (RAG) to zaawansowane ramy AI, które łączą tradycyjne systemy wyszukiwania informacji z generatywnymi dużymi modelami językowymi (LLM), umożliwiając AI generowanie tekstu, który jest dokładniejszy, aktualny i kontekstowo trafny dzięki integracji wiedzy zewnętrznej.
Streszczanie tekstu to kluczowy proces AI, który skraca obszerne dokumenty do zwięzłych podsumowań, zachowując najważniejsze informacje i sens. Wykorzystując duże modele językowe, takie jak GPT-4 i BERT, umożliwia efektywne zarządzanie i rozumienie ogromnej ilości treści cyfrowych za pomocą metod abstrakcyjnych, ekstrakcyjnych i hybrydowych.
Trendy technologii AI obejmują obecne i pojawiające się osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe, duże modele językowe, możliwości multimodalne i generatywną AI, które kształtują branże i wpływają na przyszły rozwój technologiczny.
Wykrywanie języka w dużych modelach językowych (LLM) to proces, w którym modele te identyfikują język tekstu wejściowego, umożliwiając dokładne przetwarzanie dla wielojęzycznych zastosowań, takich jak chatboty, tłumaczenia i moderacja treści.
