Wöchentliche KI- und NLP-Nachrichten – 12. Juni 2023 | von Fabio Chiusano | NLPlanet | Juni 2023

Entdecken Sie schnellere Sortieralgorithmen mit RL und LlamaIndex erhält Gelder

Hier finden Sie Ihre wöchentlichen Artikel, Leitfäden und Neuigkeiten zu NLP und KI, die von ausgewählt wurden NLPlanet!

• AlphaDev entdeckt schnellere Sortieralgorithmen. AlphaDev, ein KI-System, das Reinforcement Studying nutzt, hat schnellere Sortieralgorithmen zum Organisieren von Daten entwickelt, indem es bei Null anfängt und mithilfe von Reinforcement Studying Pc-Montageanweisungen auswählt. Die neuen Algorithmen sind bei kürzeren Sequenzen bis zu 70 % schneller und in die LLVM-Standardbibliothek libc++ integriert.
• Aufbau des Datenrahmens für LLMs. LlamaIndex hat eine Startfinanzierung in Höhe von 8,5 Millionen US-Greenback eingeworben und ein Toolkit zur Integration von Benutzerdaten in LLMs entwickelt, das die Erstellung wissensintensiver LLM-Apps wie Suchmaschinen, Chatbots und Analysehelfer ermöglicht. Das Projekt hat mit 16.000 Stars auf Github, 20.000 Twitter-Followern und 200.000 monatlichen Downloads sowie 6.000 aktiven Discord-Nutzern eine beeindruckende Anziehungskraft.
• Bard wird besser in Logik und Argumentation. Google hat die Fähigkeiten fortschrittlicher Sprachmodelle und traditionellem Code kombiniert, um Bards Denk- und Mathematikfähigkeiten zu verbessern. Diese neue Methode der impliziten Codeausführung hat die Genauigkeit um 30 % gesteigert.
• ChatGPT kommt auf das iPad und bietet Unterstützung für Siri und Shortcuts. Das neueste App-Replace von OpenAI ermöglicht iPad-Benutzern die Verwendung von Siri und Shortcuts mit ChatGPT, einem der beliebtesten verfügbaren Chatbots, der benutzerdefinierte Shortcuts für die freihändige Bedienung bietet. Apple hat seine App Retailer-Regeln aktualisiert, um die Übermittlung von ChatGPT-Klonen zu verhindern.
• RedPajama 7B jetzt verfügbar, Instruct-Modell übertrifft alle offenen 7B-Modelle bei HELM-Benchmarks. Wir stellen die neuen RedPajama-INCITE-Modelle vor, die für Aufgaben mit wenigen Schüssen optimiert sind und ähnliche Modelle bei HELM-Benchmarks übertreffen. Das Projekt analysierte Unterschiede zu früheren Modellen und berücksichtigte das Suggestions der Neighborhood. Die Modelle sind unter der Apache 2.0-Lizenz für KI-Profis verfügbar.
• Generativer KI-Lernpfad von Google. Googles neuer Lernpfad zu generativer KI deckt alles ab, von großen Sprachmodellen bis hin zur Bereitstellung von Lösungen in Google Cloud, mit Kursen zu verantwortungsvoller KI, Bildgenerierung, fortgeschrittenen Themen und einer Quest zur Erkundung des Generative AI Explorer in Vertex AI.
• Japan geht aufs Ganze: Das Urheberrecht gilt nicht für KI-Training. Japan hat angekündigt, keine Urheberrechte mehr an Daten zu erzwingen, die für das KI-Coaching verwendet werden, um eine ungehinderte KI-Forschung und den Wettbewerb mit dem Westen zu ermöglichen.

• 🤗 Öffnen Sie die LLM-Bestenliste. Das Open LLM Leaderboard ermöglicht es Forschern, Fortschritte bei großen Sprachmodellen und Chatbots zu verfolgen, indem sie Transformers-Modelle zur automatisierten Bewertung auf einem GPU-Cluster einreichen. Die Bestenliste testet diese Modelle anhand verschiedener Aufgaben, darunter wissenschaftliche Fragen, Schlussfolgerungen, Multitasking-Genauigkeit und wahrheitsgetreue Antworten. Es ist eine hilfreiche Ressource, um auf dem Laufenden zu bleiben und LLM- und Chatbot-Modelle zu vergleichen.
• Sind KI-Startups zu leicht zu kopieren? KI-Startups stehen in einem harten Wettbewerb und Investoren machen sich Sorgen um ihre Fähigkeit, sich in einem stark gesättigten Markt zu differenzieren. VCs suchen nach Netzwerkeffekten und proprietären Datensätzen, um in erfolgreiche KI-Startups zu investieren, die schnell Fuß fassen.
• Tötet KI die Aktienbranche? Eine Datenperspektive. KI-generierte Bilder verändern die Inventory-Branche und führen bei einigen Agenturen wie Adobe Inventory zu höheren Umsätzen, aber nicht alle Agenturen akzeptieren sie. Es ist noch zu früh, um die Auswirkungen von KI-generierten Inhalten vollständig zu bestimmen, da es noch unbekannte Variablen gibt und professionelle KI-Ingenieure rar sind.
• GPT-Best Practices. In diesem Leitfaden zu GPT-Finest Practices werden Strategien und Taktiken für den effektiven Einsatz von GPTs erörtert. Es betont die Bedeutung der Bereitstellung von Kontext und Particulars, um GPTs dabei zu helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen, und schlägt Taktiken wie die Aufschlüsselung komplexer Aufgaben und die Messung der Leistung vor.
• Warum KI die Welt retten wird. Der Artikel erörtert, wie KI das Potenzial hat, verschiedene Bereiche zu revolutionieren, darunter Codierung, Medizin, Recht und Kunst. Obwohl Bedenken hinsichtlich der negativen Auswirkungen bestehen, überwiegen die Vorteile bei einer ethischen und sicheren Entwicklung die Risiken. KI kann die menschliche Intelligenz erweitern und uns dabei helfen, in jedem Tätigkeitsbereich bessere Ergebnisse zu erzielen, während wir gleichzeitig zum KI-Tutor für jeden Menschen werden und sein Potenzial maximieren.

• Video-LLaMA: Ein auf Anweisungen abgestimmtes audiovisuelles Sprachmodell für das Videoverständnis. Video-LLaMA ist ein neues Sprachmodell für das Videoverständnis, das auf BLIP-2 und MiniGPT-4 aufbaut. Es besteht aus zwei Komponenten: der Imaginative and prescient-Language-Komponente und der Audio-Language-Komponente und kann die Zugänglichkeit von Movies verbessern, indem es bei der automatischen Untertitelung, Suche und Navigation hilft.
• Fein abgestimmtes menschliches Feedback bietet bessere Belohnungen für das Sprachmodelltraining. Der Artikel stellt feinkörniges RLHF als Lösung zur Verbesserung der Ausgabequalität von Sprachmodellen vor, bietet detaillierte Belohnungen für explizite Trainingssignale und passt das Sprachmodell an spezifische Bedürfnisse an. Diese Methode erzielt eine bessere Leistung als herkömmliche Methoden.
• Orca: Progressives Lernen aus komplexen Erklärungsspuren von GPT-4. Orca, ein 13-Milliarden-Modell, verbessert die Fähigkeiten von KI-Modellen durch Nachahmungslernen und übertrifft andere Modelle bei Benchmarks für komplexes Denken. Es schneidet auch bei beruflichen und akademischen Prüfungen wie LSAT, GMAT, SAT und GRE intestine ab.
• Einfache und kontrollierbare Musikgenerierung. MUSIC GEN ist ein einzelnes Sprachmodell, das hochwertige Musik basierend auf Textbeschreibungen oder melodischen Merkmalen generiert und so die Kontrolle über die Ausgabe ermöglicht. Im Vergleich zu früheren Modellen erreicht es eine überlegene Qualität und verwendet eine unbeaufsichtigte Melodiekonditionierungstechnik, um bestimmten harmonischen und melodischen Strukturen zu folgen.
• Alles auf einmal überall verfolgen. OmniMotion ist eine neue Methode zur Bewegungsschätzung, die herkömmliche optische Fluss- und Partikelvideo-Monitoring-Methoden übertrifft. Es nutzt eine international konsistente Bewegungsdarstellung, um eine genaue Verfolgung zu gewährleisten, Bewegungstrajektorien in voller Länge für jedes Pixel zu schätzen und Kamera- und Objektbewegungen zu modellieren. Es übertrifft frühere Ansätze sowohl quantitativ als auch qualitativ im TAP-Vid-Benchmark und bei Aufnahmen aus der realen Welt.

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