Os chips de IA são processadores especializados projetados para acelerar a execução de tarefas de inteligência artificial, geralmente envolvendo operações de matriz em grande escala e processamento paralelo.

Os modelos de linguagem visual (VLMs) são modelos de IA que podem compreender e processar dados visuais e textuais, permitindo tarefas como legendas de imagens, respostas a perguntas visuais e geração de texto para imagem.

O SAM 2 (Segment Anything Model 2) da Meta AI é o primeiro modelo unificado capaz de segmentar qualquer objeto em imagens e vídeos em tempo real.

A destilação é uma técnica de treinamento de LLM em que um modelo menor e mais eficiente (como o GPT-4o mini) é treinado para imitar o comportamento e o conhecimento de um modelo maior e mais complexo (como o GPT-4o).

Este artigo ensina a você o significado, as diferenças e os casos de uso apropriados de intervalos de previsão e intervalos de confiança em análises estatísticas e de regressão. Ele também mostra a você como implementar esses intervalos no R.

Obtendo escalabilidade em sistemas de dados distribuídos e reduzindo erros.

Este guia abrangente ensina a você como calcular e maximizar o ROI da ciência de dados. Descubra estratégias para medir o sucesso e aumentar o valor comercial.

A Meta está lançando o Llama 3.1 405B, um grande modelo de linguagem de código aberto projetado para competir com modelos fechados como o GPT-4o e o Claude 3.5 Sonnet.

Uma análise detalhada das diferenças entre o processamento em lote e em fluxo para pipelines de dados. Conheça as vantagens e desvantagens exclusivas de cada abordagem para aplicar as técnicas adequadas ao seu pipeline de dados.

Descubra 12 ideias de projetos de LLM com guias visuais e códigos-fonte fáceis de seguir, adequados para iniciantes, alunos intermediários, acadêmicos do último ano e especialistas.

O MoME (Mixture of Million Experts) é um modelo de linguagem dimensionável que usa o Mixture of Experts (MoE) com um mecanismo de roteamento chamado PEER para utilizar com eficiência milhões de redes especializadas.

As incorporações de vetores são representações numéricas de palavras ou frases que capturam seus significados e relacionamentos, ajudando os modelos de machine learning a entender o texto com mais eficiência.