Découvrez en profondeur l'architecture et le fonctionnement des modèles à mélange d'experts (MoE) et explorez les applications et avantages de modèles MoE populaires tels que Mixtral 8X7B, DBRX et Deepseek-v2. Implémentez un modèle MoE en Python et évaluez sa performance dans des tâches telles que le raisonnement logique, le résumé et l'extraction d'entités.

Les machines à vecteurs de support (SVM) sont des algorithmes classiques en apprentissage automatique. Cet article se concentre sur la déduction des formules dans les SVM, telles que le raisonnement détaillé de la formule de la distance de marge, ainsi que la formulation du problème primal et du problème dual. Il explore en profondeur les problèmes d'optimisation, y compris la construction de la fonction lagrangienne pour traiter les problèmes d'optimisation sous contrainte, et l'utilisation des conditions KKT pour trouver la solution optimale. Il aborde également les caractéristiques des fonctions noyau polynomial et gaussien.

Vivez les moments forts de la conférence académique VLDB 2024, savourez le festin culinaire de Guangzhou et découvrez le charme unique de la culture Lingnan. Explorez une ville ouverte et inclusive, des quartiers modernes aux coins chargés d'histoire.

Cet article explique en détail les scénarios d'application des techniques d'ajustement fin, de prompting et de chaîne de pensée, en prenant comme exemple la génération d'articles de blog. Il fournit des étapes spécifiques pour préparer les données, ajuster le modèle et évaluer les résultats. En utilisant l'interface en ligne pour ajuster le modèle GPT-4o-mini récemment publié par OpenAI, dont les performances se rapprochent de GPT-4, mais à un coût équivalent à la moitié de GPT-3.5.

‘Dans le processus de réalisation de l’intelligence artificielle générale (AGI), les modèles de conception des agents intelligents AI jouent un rôle important. Contrairement aux méthodes d’IA traditionnelles, les agents permettent à l’IA de modifier plusieurs fois le processus d’exécution des tâches et de s’appuyer sur des outils externes et des partenaires. Cette flexibilité fait des agents une voie importante pour réaliser l’AGI en 2024. Cet article, combinant le discours d’Andrew Ng au sommet AI de Sequoia et les articles de recherche de l’année écoulée, compile 16 modèles de conception d’agents AI et les regroupe en quatre paradigmes de conception : réflexion, utilisation d’outils, planification et collaboration multi-agents. Le paradigme de réflexion inclut des modèles tels que la réflexion de base, l’acteur Reflexion et LATS, qui améliorent les capacités de raisonnement et de prise de décision des agents grâce à l’auto-réflexion et aux retours externes. Le paradigme de l’utilisation d’outils met l’accent sur l’amélioration des fonctionnalités des agents en appelant des outils externes. Les méthodes ReAct et Plan and Execute dans le paradigme de planification améliorent la flexibilité et l’adaptabilité des agents en combinant raisonnement et action et en établissant des plans à plusieurs étapes. Le paradigme de collaboration multi-agents coordonne plusieurs agents pour accomplir des tâches complexes à travers la supervision et les équipes hiérarchiques. Ces modèles de conception fournissent une base théorique et des conseils pratiques pour le développement des agents AI, aidant les développeurs à mieux utiliser les modèles de base pour automatiser et rendre les tâches intelligentes. Bien que les agents soient une méthode prometteuse pour réaliser l’AGI, ils ne sont pas la seule méthode. Les agents peuvent être combinés avec d’autres technologies, telles que RAG et la participation des utilisateurs, pour réaliser des solutions de tâches plus complexes.’