NVIDIA нашла способ тренировать генеративный ИИ на меньшем наборе данных
Новый метод прекрасно работает при создании новых изображений или написании текста. Есть проблемы с применением в медицине, но это тоже скоро исправят.
Суть нового метода достаточно проста. Если раньше алгоритму, занимающемуся «придумыванием» новых изображений, нужно было тренироваться на 50-100 тыс собранных заранее данных, то сейчас это число заметно сократится. Инженеры NVIDIA искажают уже имеющиеся изображения, обучая на них нейросеть различным вариациям. А для избежания перегрузки модели, делают это лишь на части тренировочного пути.
По словам разработчиков, новый метод прекрасно показывает себя и при обучении ИИ написанию нового текста. Единственное, в чём новый метод вряд ли будет адекватно работать — это медицина, а именно распознавание редких неврологических заболеваний. Но специалисты NVIDIA не расстраиваются и уже заявляют, что решению этой проблемы будет уделено особое внимание в дальнейшем.
301 открытий301 показов
IT-блогер Daniel Dan подготовил дорожную карту инженера по искусственному интеллекту, включающую шаги, необходимые для получения работы.
Сбер открыл доступ к ruGPT-3.5. Модель находится под лицензией MIT, что позволяет разработчикам использовать модель в собственных продуктах.
В GitHub Copilot появились ссылки на предложенный код, который был взят из других репозиториев. Также Copilot указывает лицензию на код.
Собрали дайджест из материалов по Python с 15 по 30 апреля. Узнайте, как подключить AutoGPT проекту, как изменился Django и как обучить GPT-4.