Читать книги » Книги » Компьютеры и Интернет » Прочая околокомпьютерная литература » Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Читать книгу Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков, Сергей Сергеевич Марков . Жанр: Прочая околокомпьютерная литература / Программирование.
Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков
Название: Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
Дата добавления: 23 январь 2025
Количество просмотров: 19
(18+) Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту для удаления материала.
Читать онлайн

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта читать книгу онлайн

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - читать онлайн , автор Сергей Сергеевич Марков

Новый этап в области компьютерных технологий часто называют очередной «весной искусственного интеллекта». Её начало обычно отсчитывают с момента появления нейронной сети, сегодня известной под названием AlexNet, успех которой в распознавании зрительных образов возвестил о начале «революции глубокого обучения». В результате этой революции машинам удалось превзойти человеческий уровень при решении множества задач. Сегодня уже мало кого удивляют победы машин над сильнейшими игроками в го, создание ими музыки и картин, предсказание нейронными сетями пространственной структуры белков и другие вещи, которые десять лет назад мы посчитали бы чудесами. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) быстро вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. Например, каждый раз, когда вы делаете фотографию при помощи смартфона, её обработку выполняет нейронная сеть.
На смену весне искусственного интеллекта приходит лето. Эта книга рассказывает о том, какие события в истории науки привели к началу этого лета, о современных технологиях ИИ и их возможностях, а также пытается приоткрыть завесу, скрывающую от нас мир ближайшего будущего.
Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта».

Перейти на страницу:
Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4 // https://arxiv.org/abs/2306.02707

2657

Stability AI (2023). Meet Stable Beluga 1 and Stable Beluga 2, Our Large and Mighty Instruction Fine-Tuned Language Models. // https://stability.ai/blog/stable-beluga-large-instruction-fine-tuned-models

2658

Anil R., Dai A. M., Firat O., Johnson M., Lepikhin D., Passos A., Shakeri S., Taropa E., Bailey P., Chen Z., Chu E., Clark J. H., Shafey L. E., Huang Y., Meier-Hellstern K., Mishra G., Moreira E., Omernick M., Robinson K., Ruder S., Tay Y., Xiao K., Xu Y., Zhang Y., Abrego G. H., Ahn J., Austin J., Barham P., Botha J., Bradbury J., Brahma S., Brooks K., Catasta M., Cheng Y., Cherry C., Choquette-Choo C. A., Chowdhery A., Crepy C., Dave S., Dehghani M., Dev S., Devlin J., Díaz M., Du N., Dyer E., Feinberg V., Feng F., Fienber V., Freitag M., Garcia X., Gehrmann S., Gonzalez L., Gur-Ari G., Hand S., Hashemi H., Hou L., Howland J., Hu A., Hui J., Hurwitz J., Isard M., Ittycheriah A., Jagielski M., Jia W., Kenealy K., Krikun M., Kudugunta S., Lan C., Lee K., Lee B., Li E., Li M., Li W., Li Y., Li J., Lim H., Lin H., Liu Z., Liu F., Maggioni M., Mahendru A., Maynez J., Misra V., Moussalem M., Nado Z., Nham J., Ni E., Nystrom A., Parrish A., Pellat M., Polacek M., Polozov A., Pope R., Qiao S., Reif E., Richter B., Riley P., Ros A. C., Roy A., Saeta B., Samuel R., Shelby R., Slone A., Smilkov D., So D. R., Sohn D., Tokumine S., Valter D., Vasudevan V., Vodrahalli K., Wang X., Wang P., Wang Z., Wang T., Wieting J., Wu Y., Xu K., Xu Y., Xue L., Yin P., Yu J., Zhang Q., Zheng S., Zheng C., Zhou W., Zhou D., Petrov S., Wu Y. (2023). Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models // https://arxiv.org/abs/2307.09288

2659

The MosaicML NLP Team (2023). MPT-30B: Raising the bar for open-source foundation models // https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b

2660

Penedo G., Malartic Q., Hesslow D., Cojocaru R., Cappelli A., Alobeidli H., Pannier B., Almazrouei E., Launay J. (2023). The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only // https://arxiv.org/abs/2306.01116

2661

Almazrouei E., Alobeidli H., Alshamsi A., Cappelli A., Cojocaru R., Alhammadi M., Mazzotta D., Heslow D., Launay J., Malartic Q., Noune B., Pannier B., Penedo G. (2023). The Falcon Series of Language Models: Towards Open Frontier Models // https://huggingface.co/tiiuae/falcon-180B

2662

Qwen-7B (2023). // https://github.com/QwenLM/Qwen-7B/

2663

Yang A., Xiao B., Wang B., Zhang B., Bian C., Yin C., Lv C., Pan D., Wang D., Yan D., Yang F., Deng F., Wang F., Liu F., Ai G., Dong G., Zhao H., Xu H., Sun H., Zhang H., Liu H., Ji J., Xie J., Dai J., Fang K., Su L., Song L., Liu L., Ru L., Ma L., Wang M., Liu M., Lin M., Nie N., Guo P., Sun R., Zhang T., Li T., Li T., Cheng W., Chen W., Zeng X., Wang X., Chen X., Men X., Yu X., Pan X., Shen Y., Wang Y., Li Y., Jiang Y., Gao Y., Zhang Y., Zhou Z., Wu Z. (2023). Baichuan 2: Open Large-scale Language Models // https://arxiv.org/abs/2309.10305

2664

Mistral AI team (2023). Mistral 7B. The best 7B model to date, Apache 2.0 // mistral.ai, September 27, 2023 // https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/

2665

Elsen E., Odena A., Nye M., Taşırlar S., Dao T., Hawthorne C., Moparthi D., Somani A. (2023). Releasing Persimmon-8B / Adept, September 7, 2023 // https://www.adept.ai/blog/persimmon-8b

2666

Yi (2023). // https://github.com/01-ai/Yi

2667

Gunasekar S., Zhang Y., Aneja J., Mendes C. C. T., Giorno A. D., Gopi S., Javaheripi M., Kauffmann P., de Rosa G., Saarikivi O., Salim A., Shah S., Behl H. S., Wang X., Bubeck S., Eldan R., Kalai A. T., Lee Y. T., Li Y. (2022). Textbooks Are All You Need // https://arxiv.org/abs/2306.11644

2668

Li Y., Bubeck S., Eldan R., Giorno A. D., Gunasekar S., Lee Y. T. (2023). Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report // https://arxiv.org/abs/2309.05463

2669

Schaeffer R. (2023). Pretraining on the Test Set Is All You Need // https://arxiv.org/abs/2309.08632

2670

Schaeffer R. (2023). // https://twitter.com/RylanSchaeffer/status/1702346986329108703

2671

Riccio D. (2023). Five Hidden Causes of Data Leakage You Should Be Aware of / Towards Data Science, Apr 11, 2023 // https://towardsdatascience.com/five-hidden-causes-of-data-leakage-you-should-be-aware-of-e44df654f185

2672

Tirumala K., Simig D., Aghajanyan A., Morcos A. S. (2023). D4: Improving LLM Pretraining via Document De-Duplication and Diversification // https://arxiv.org/abs/2308.12284

2673

Dai X., Hou J., Ma C., Tsai S., Wang J., Wang R., Zhang P., Vandenhende S., Wang X., Dubey A., Yu M., Kadian A., Radenovic F., Mahajan D., Li K., Zhao Y., Petrovic V., Singh M. K., Motwani S., Wen Y., Song Y., Sumbaly R., Ramanathan V., He Z., Vajda P., Parikh D. (2023). Emu: Enhancing Image Generation Models Using Photogenic Needles in a Haystack // https://arxiv.org/abs/2309.15807

2674

Soboleva D., Al-Khateeb F., Myers R., Steeves J. R., Hestness J., Nolan D. (2023). SlimPajama: A 627B token cleaned and deduplicated version of RedPajama // https://www.cerebras.net/blog/slimpajama-a-627b-token-cleaned-and-deduplicated-version-of-redpajama

2675

Nguyen T., Nguyen C. V., Lai V. D., Man H., Ngo N. T., Dernoncourt F., Rossi R. A., Nguyen T. H. (2023). CulturaX: A Cleaned, Enormous, and Multilingual Dataset for Large Language Models in 167 Languages // https://arxiv.org/abs/2309.09400

2676

* * * В настоящее время исследователи активно изучают и другие формы обучения с подкреплением

Перейти на страницу:
Комментарии (0)