
Advancing AI with Multimodal LLMs: Insights from MM1
Ṣíṣàfihàn Ọjọ́-iwájú AI: Bí Ìwádìí MM1 ti Apple Ṣe Ń Yí Ìkẹ́kọ̀ọ́ Ọ̀pọ̀-Ọ̀nà Padà
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.

Ṣíṣàfihàn Ọjọ́-iwájú AI: Bí Ìwádìí MM1 ti Apple Ṣe Ń Yí Ìkẹ́kọ̀ọ́ Ọ̀pọ̀-Ọ̀nà Padà

Atunto Ibaraẹnisọrọ Olumulo Kọja Awọn Ede

Ìwò Jínjìn sí Agbára, Àwọn Ìdásí Open-Source, àti Ohun tó Ń Bọ̀ L'ọjọ́ Iwájú

Iwadii Jijinlẹ sinu Ilọsiwaju AI Tuntun ti Google

Iṣẹ́ àkọsílẹ̀ àtọ̀nà ń ṣètò àkọsílẹ̀ LLM ní àkókò ìdánwò — kò sí àwọn ìmúdójúìwọ̀n ìwọ̀n tó nílò. Àpilẹ̀kọ yìí bò àwọn ọgbọ́n tó jẹ́ ìgbẹ́kẹ̀lé ní 2024: ìdásílẹ̀ iṣẹ́ zero-shot (Brown et al., 2020), chain-of-thought reasoning (Wei et al., 2022), self-consistency sampling (Wang et al., 2022), àwọn ẹ̀kùn ReAct (Yao et al., 2022), ewu indirect prompt injection (Greshake et al., 2023), àti àwọn àpẹẹrẹ RAG láti ìṣẹ́ owó.

Ọdún Pàtàkì fún Ìmọ̀-ẹ̀rọ, Àwùjọ, àti Ìdàgbàsókè Ìwà-rere

AI àgbékalẹ̀ gba ọ̀nà láti ìwádìí sí ìgbéṣẹ̀ gidi ní 2023. GPT-4, Claude 2, Llama 2, àti Mistral fi hàn pé àwọn ọ̀nà ẹ̀kọ́ èdè ńlá lè ṣàmúlò àtúnyẹ̀wò ìwé òfin, ìpilẹ̀ṣẹ̀ kóòdù, àti ìfọ̀rọ̀wérọ̀ oníbàárà ní ìpele tó jọ ti ènìyàn — tí ó fa àwọn ìbéèrè ìṣàkóso lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ nípa hallucination, jíjáde àlàyé, àti ìbámu àwọn òfin nínú àwọn iṣẹ́ owó.