AI

Создание многофункционального ИИ-агента с безопасным выполнением Python с использованием Riza и Gemini В современном мире автоматизации бизнеса использование искусственного интеллекта становится все более актуальным. Одним из наиболее интересных решений является создание многофункционального ИИ-агента, который может выполнять сложные задачи, используя безопасное выполнение Python-кода. В этой статье мы рассмотрим, как интегрировать Riza и Gemini для создания такого агента, который не только эффективен, но и безопасен. Настройка окружения Первым шагом к созданию нашего ИИ-агента является установка необходимых библиотек. Мы будем использовать Google Colab, что упрощает процесс. Убедитесь, что у вас установлены следующие пакеты: %pip install —upgrade —quiet langchain-community langchain-google-genai rizaio python-dotenv Затем импортируем… ➡️➡️➡️

Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLM), таких как o1/3 от OpenAI и DeepSeek-R1, открывают новые горизонты в автоматизации бизнес-процессов и принятии решений. Однако, несмотря на впечатляющие результаты, остаётся неясным, как именно эти модели обрабатывают информацию и делают выводы. Мы часто сосредотачиваемся на точности конечного ответа, что затушёвывает важные аспекты логического рассуждения. Недостатки оценки конечных ответов в математике и медицине Хотя LLM добились значительного прогресса в решении задач, связанных с математикой и медициной, основное внимание уделялось улучшению точности ответов, а не пониманию процесса рассуждения. Ранее применяемые методы оценки выявляли фактические ошибки в цепочках рассуждений, но не всегда обеспечивали… ➡️➡️➡️

Введение в серию Magistral от Mistral AI Mistral AI анонсировала новую серию моделей Magistral, которая обещает революционизировать подход к использованию больших языковых моделей (LLM) в бизнесе и открытых приложениях. Эти модели, оптимизированные для логического мышления, обеспечивают более глубокую и структурированную обработку данных, что крайне важно для современных компаний, стремящихся к автоматизации и улучшению процессов принятия решений. Что такое Magistral? Серия Magistral включает в себя два основных продукта: Magistral Small: 24-миллиардная параметрическая модель с открытым исходным кодом, доступная под лицензией Apache 2.0. Magistral Medium: Проприетарная версия, предназначенная для использования в корпоративном сегменте. Эти модели предлагают новые возможности для решения задач, требующих… ➡️➡️➡️

Введение в динамическую разреженность памяти (DMS) С увеличением спроса на задачи, требующие глубокого анализа, большие языковые модели (LLMs) должны генерировать более длинные последовательности или параллельные цепочки рассуждений. Однако производительность на этапе вывода значительно страдает из-за объема памяти, занимаемой кэшом ключей и значений (KV), а не только из-за количества производимых токенов. Недавние исследования, проведенные учеными из NVIDIA и Эдинбургского университета, представили Dynamic Memory Sparsification (DMS) — метод, который эффективно сжимает кэши KV и позволяет масштабировать вывод без потери точности модели. Проблема: Кэш KV в выводе трансформеров Модели на основе трансформеров, такие как GPT и LLaMA, используют кэши KV для хранения представлений… ➡️➡️➡️

Как много языковые модели действительно запоминают? Новый подход Meta к определению емкости модели на уровне бит Введение: Проблема запоминания в языковых моделях Современные языковые модели вызывают все больше вопросов относительно их способности к запоминанию. Модели с миллиардами параметров, обученные на триллионах токенов, ставят под сомнение, действительно ли они запоминают свои обучающие данные таким образом, который имеет реальную ценность. Традиционные методы, такие как извлечение данных и проверка на принадлежность, зачастую не могут четко разделить запоминание и обобщение. Ограничения существующих подходов Ранее использованные методы, такие как основанные на извлечении или дифференциальная приватность, действуют на уровне наборов данных, не учитывая конкретные случаи запоминания.… ➡️➡️➡️

ether0: Революция в химическом моделировании с использованием ИИ Современные технологии ИИ открывают новые горизонты для химической науки, и модель ether0 становится ярким примером этого. С объемом 24 миллиарда параметров и обучением с использованием методов подкрепления, ether0 предлагает уникальные возможности для решения сложных задач химического моделирования. Но что это значит для исследователей и бизнесменов в химической и фармацевтической отраслях? Преимущества ether0 для химической отрасли ether0 не просто очередная модель ИИ; это мощный инструмент, который может значительно улучшить качество и скорость химических расчетов. Он способен генерировать молекулы, предсказывать их свойства и даже разрабатывать синтетические пути. Рассмотрим несколько практических применений: Молекулярное проектирование: ether0… ➡️➡️➡️

Введение в LlamaRL от Meta Недавно Meta представила LlamaRL — новую масштабируемую платформу для обучения с подкреплением, основанную на PyTorch. Эта инновационная система предназначена для эффективного обучения больших языковых моделей (LLM) на масштабах, которые ранее казались недостижимыми. В этой статье мы рассмотрим, как LlamaRL может изменить подход к обучению ИИ, а также его практическое применение и потенциальные затраты. Проблемы, с которыми сталкиваются исследователи ИИ Исследователи и инженеры в области машинного обучения часто сталкиваются с рядом проблем при работе с большими языковыми моделями. Во-первых, это сложность масштабирования обучения с подкреплением для LLM. Традиционные фреймворки часто не справляются с требованиями к ресурсам,… ➡️➡️➡️