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.

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.

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).

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.

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.

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.

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.

A IA generativa está revolucionando a educação. Neste artigo, analisamos os benefícios do uso de ferramentas de IA generativa em sala de aula e seus possíveis desafios e considerações éticas.