
การพัฒนา AI ด้วย LLM มัลติโมดัล: ข้อมูลเชิงลึกจาก MM1
อนาคตของ AI: การศึกษา MM1 ของ Apple เปลี่ยนแปลงการเรียนรู้แบบมัลติโมดัลอย่างไร
TOPIC
Foundation models, multimodal LLMs (Gemini, Gemma, Mistral, MM1), prompt engineering, and the open-source releases that shape what banks can build inside their own data perimeter.

อนาคตของ AI: การศึกษา MM1 ของ Apple เปลี่ยนแปลงการเรียนรู้แบบมัลติโมดัลอย่างไร

นิยามการโต้ตอบของผู้ใช้ข้ามภาษาใหม่

มองจากภายในถึงความสามารถ การสนับสนุนโอเพนซอร์ส และสิ่งที่กำลังจะมาถึง

Gemini 1.5 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) เวอร์ชันใหม่ ซึ่งเพิ่มความสามารถในการเลือกกระตุ้นเส้นทางที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในโครงข่ายประสาทเทียม การพัฒนานี้…

วิศวกรรม prompt จัดโครงสร้างอินพุตของ LLM ที่เวลาอนุมาน โดยไม่ต้องปรับปรุงน้ำหนักของโมเดล บทความนี้ครอบคลุมเทคนิคที่พิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้ในปี 2024 ได้แก่ การกำหนดกรอบงานแบบ zero-shot (Brown et al., 2020), การให้เหตุผลแบบ chain-of-thought (Wei et al., 2022), การสุ่มตัวอย่างแบบ self-consistency (Wang et al., 2022), ลูปเอเจนต์ ReAct (Yao et al., 2022), ความเสี่ยงจาก indirect prompt injection (Greshake et al., 2023) และรูปแบบ RAG ที่ใช้งานจริงจากบริการทางการเงิน

ปีสำคัญสำหรับเทคโนโลยี สังคม และวิวัฒนาการทางจริยธรรม

Generative AI ก้าวจากความสนใจในเชิงวิจัยไปสู่การใช้งานจริงในการผลิตในปี 2023 GPT-4, Claude 2, Llama 2 และ Mistral แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถจัดการการตรวจทานเอกสารกฎหมาย การสร้างโค้ด และบทสนทนากับลูกค้าได้ในคุณภาพเทียบเท่ามนุษย์ ซึ่งก่อให้เกิดคำถามด้านธรรมาภิบาลโดยทันทีเกี่ยวกับการหลอน การรั่วไหลของข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ในบริการทางการเงิน