Forwarded from незаконченный дизайн
Vizcom.ai — впечатляющий Ai-рендер для ваших набросков прямо в браузере. Несколько минут и можно показывать идеи заказчику. Нарисовал за секунду одну извилистую линию — результат на картинке.
#ai #нейросети #tools #инструменты
#ai #нейросети #tools #инструменты
Forwarded from The Devs
Forwarded from Цифровой геноцид
Введение в LLM и генеративный искусственный интеллект.
Нашел достаточно простой, но внятный пересказ-компендиум с работающими практиками по настройке LLM спустя полгода после хайпа
Часть 1: Архитектура LLM, оперативное проектирование и настройка LLM
https://medium.com/@yash9439/introduction-to-llms-and-the-generative-ai-part-1-a946350936fd?fbclid=IwAR0Bj0dmG1XbYl8cv3ibZU9XcGOHEsbCkAFgxat0ixmyU1G49ljWT2R0tUs
«Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в области разработки искусственного интеллекта (ИИ), предложив разработчикам беспрецедентные возможности за долю времени, которое требовалось раньше. Несмотря на шумиху вокруг LLM, их истинный потенциал как инструмента разработчика часто недооценивается. В этой статье мы рассмотрим возможности и универсальность программ LLM в разработке ИИ, обсудим их применение, технические детали и их влияние на рынок труда».
Часть 2: Законы предварительного обучения LLM и масштабирования
https://medium.com/@yash9439/introduction-to-llms-and-the-generative-ai-part-2-llm-pre-training-and-scaling-laws-71e06c83998b
«Чтобы понять, какую модель использовать для конкретной задачи, важно понять процесс обучения больших языковых моделей. Этот процесс обучения, часто называемый предварительным обучением, включает в себя обучение модели на огромных объемах неструктурированных текстовых данных. Гигабайты используются терабайты или даже петабайты текста, собранного из различных источников, включая поиск в Интернете и кураторские корпуса».
Часть 3. Точная настройка LLM с помощью инструкций и тестов оценки
https://medium.com/@yash9439/introduction-to-llms-and-the-generative-ai-part-3-fine-tuning-llm-with-instruction-and-326bc95e07ae
«Хотя предварительное обучение LLM на огромных объемах данных позволяет им познавать мир, им часто сложно реагировать на конкретные подсказки или инструкции. Именно здесь в игру вступает точная настройка инструкций. Путем обучения модели изменять свое поведение и более эффективно реагировать на инструкции, мы можем повысить его производительность и полезность».
Нашел достаточно простой, но внятный пересказ-компендиум с работающими практиками по настройке LLM спустя полгода после хайпа
Часть 1: Архитектура LLM, оперативное проектирование и настройка LLM
https://medium.com/@yash9439/introduction-to-llms-and-the-generative-ai-part-1-a946350936fd?fbclid=IwAR0Bj0dmG1XbYl8cv3ibZU9XcGOHEsbCkAFgxat0ixmyU1G49ljWT2R0tUs
«Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в области разработки искусственного интеллекта (ИИ), предложив разработчикам беспрецедентные возможности за долю времени, которое требовалось раньше. Несмотря на шумиху вокруг LLM, их истинный потенциал как инструмента разработчика часто недооценивается. В этой статье мы рассмотрим возможности и универсальность программ LLM в разработке ИИ, обсудим их применение, технические детали и их влияние на рынок труда».
Часть 2: Законы предварительного обучения LLM и масштабирования
https://medium.com/@yash9439/introduction-to-llms-and-the-generative-ai-part-2-llm-pre-training-and-scaling-laws-71e06c83998b
«Чтобы понять, какую модель использовать для конкретной задачи, важно понять процесс обучения больших языковых моделей. Этот процесс обучения, часто называемый предварительным обучением, включает в себя обучение модели на огромных объемах неструктурированных текстовых данных. Гигабайты используются терабайты или даже петабайты текста, собранного из различных источников, включая поиск в Интернете и кураторские корпуса».
Часть 3. Точная настройка LLM с помощью инструкций и тестов оценки
https://medium.com/@yash9439/introduction-to-llms-and-the-generative-ai-part-3-fine-tuning-llm-with-instruction-and-326bc95e07ae
«Хотя предварительное обучение LLM на огромных объемах данных позволяет им познавать мир, им часто сложно реагировать на конкретные подсказки или инструкции. Именно здесь в игру вступает точная настройка инструкций. Путем обучения модели изменять свое поведение и более эффективно реагировать на инструкции, мы можем повысить его производительность и полезность».
Medium
Introduction to LLMs and the generative AI : Part 1- LLM Architecture, Prompt Engineering and LLM…
Large language models (LLMs) have revolutionized the field of artificial intelligence (AI) development, offering developers unprecedented…
Forwarded from Логотип побольше
ROOTS – это бренд украинского вина ручной работы, которое производится семьей трех девушек - Натальей, Анастасией и Надей.
Важно было подчеркнуть разницу между годами и гаммой вкусов. В результате появилась идея показать вкус немного необычным способом и буквально нарисовать его. Идея состояла в том, чтобы попробовать вино и нарисовать это ощущение с закрытыми глазами. У самого молодого вина действительно простой вкус и, соответственно, более простой рисунок, и наоборот, у более старого вина. В итоге получился каждый год с особым вкусом и рисунком на нем, который придает этим винам ремесленные нотки.
#упаковка
Важно было подчеркнуть разницу между годами и гаммой вкусов. В результате появилась идея показать вкус немного необычным способом и буквально нарисовать его. Идея состояла в том, чтобы попробовать вино и нарисовать это ощущение с закрытыми глазами. У самого молодого вина действительно простой вкус и, соответственно, более простой рисунок, и наоборот, у более старого вина. В итоге получился каждый год с особым вкусом и рисунком на нем, который придает этим винам ремесленные нотки.
#упаковка