
Розвиток AI за допомогою багатомодальних LLM: висновки з MM1
Інтеграція обробки природної мови та розпізнавання зображень призвела до розробки багатомодальних великих мовних моделей (MLLM). У своїй статті Apple представляє MM1,...
Articles on AI, post-quantum cryptography, ISO 20022 and the future of payments.
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.

Інтеграція обробки природної мови та розпізнавання зображень призвела до розробки багатомодальних великих мовних моделей (MLLM). У своїй статті Apple представляє MM1,...

Розмовний ШІ стрімко розвивається, і Le Chat від Mistral AI очолює цей інноваційний рух. Ця платформа покращує користувацький досвід та кидає виклик провідним рішенням у сфері ШІ, таким як ChatGPT. Це…

Google нещодавно запустив [Gemma ⧉][00], модель штучного інтелекту з відкритим кодом, створену для надання доступної та етичної основи для розробки ШІ. Як модель з відкритим кодом, Gemma…

Gemini 1.5 побудовано на новій версії архітектури Mixture of Experts (MoE), що покращує його здатність вибірково активувати найбільш релевантні шляхи в нейронній мережі. Це вдосконалення...

Розробка підказок структурує вхідні дані великих мовних моделей (LLM) під час виведення — оновлення ваг не потрібне. У статті розглядаються методики, які довели свою надійність у 2024 році: фреймінг завдань без прикладів (Brown et al., 2020), міркування за ланцюжком думок (Wei et al., 2022), вибірка самоузгодженості (Wang et al., 2022), цикли агентів ReAct (Yao et al., 2022), ризики непрямого впровадження підказок (Greshake et al., 2023) та прикладні шаблони RAG у фінансових послугах.

На порозі 2024 року ШІ переосмислює технології, суспільство та повсякденне життя. Ця ера — не просто технологічна еволюція; це трансформаційний шлях, де ШІ стає…

Генеративний ШІ перейшов від дослідницького інтересу до виробничого впровадження у 2023 році. GPT-4, Claude 2, Llama 2 та Mistral продемонстрували, що великі мовні моделі здатні виконувати аналіз юридичних документів, генерацію коду та діалог із клієнтами на рівні, порівнянному з людським, що викликало негайні питання управління щодо галюцинацій, витоку даних та дотримання нормативних вимог у сфері фінансових послуг.