Learn more about Deep Learning - Section 3
De Álgebra Lineal a Aprendizaje Profundo en 7 Libros (Actualización Invierno 2023)
En mi primer artículo para Towards Data Science, escribí sobre mis libros favoritos de aprendizaje automático que aba...
Este artículo de inteligencia artificial del MIT explora la escala de los modelos de aprendizaje profundo para la investigación química.
Investigadores del MIT investigaron el comportamiento de escalamiento de grandes modelos de lenguaje químico, centrán...
Tres formas en que la IA generativa puede reforzar la ciberseguridad
Los analistas humanos ya no pueden defenderse de manera efectiva ante la creciente velocidad y complejidad de los ata...
¿Qué es la generación aumentada por recuperación?
Para entender el último avance en inteligencia artificial generativa, imagina un tribunal. Los jueces escuchan y deci...
Desbloqueando el poder del Big Data El fascinante mundo del Aprendizaje de Grafos
Las grandes empresas generan y recopilan grandes cantidades de datos, como ejemplo el 90% de estos datos se han cread...
Esta investigación de IA revela el LSS Transformer Un enfoque revolucionario de IA para el entrenamiento eficiente de secuencias largas en los Transformers.
Una nueva investigación de IA ha presentado el Long Short-Sequence Transformer (LSS Transformer), un método eficiente...
Investigadores de la Universidad Johannes Kepler presentan GateLoop Avanzando en el modelado de secuencias con recurrencia lineal y transiciones de estado controladas por datos’.
Un investigador de la Universidad Johannes Kepler ha presentado GateLoop, un modelo de secuencia novedoso que aprovec...
¿Estás utilizando la Generación Aumentada con Recuperación (RAG) para Biomedicina? Conoce a MedCPT Un Modelo Transformador Pre-entrenado Contrastivo para la Recuperación de Información Biomédica sin Necesidad de Datos de Entrenamiento
Los modelos de Recuperación de Información (IR, por sus siglas en inglés) tienen la capacidad de ordenar y clasificar...
Investigadores de China proponen iTransformer Repensando la arquitectura Transformer para una mejora en la previsión de series temporales
El Transformer se ha convertido en el modelo básico que se adhiere a la regla de escalado después de alcanzar un gran...
Conoce a Skywork-13B una familia de grandes modelos de lenguaje (LLMs) entrenados en un corpus de más de 3.2 billones de tokens extraídos tanto de textos en inglés como en chino.
Los LLM bilingües están cobrando cada vez más importancia en nuestro mundo interconectado, donde la diversidad lingüí...
Cómo mejorar la salida del modelo de un GenAI
La IA generativa ha evolucionado en potentes generadores de contenido gracias a los algoritmos de aprendizaje profund...
Investigadores de Microsoft presentan FP8 Mixed-Precision Training Framework Potenciando la eficiencia del entrenamiento de modelos de lenguaje grandes
Los modelos de lenguaje grandes han demostrado una destreza sin precedentes en la creación y comprensión del lenguaje...
Este artículo de IA de la Universidad de Tokio ha aplicado el aprendizaje profundo al problema de la simulación de supernovas.
Investigadores de la Universidad de Tokio han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo llamado 3D-Memory In Mem...
Investigadores de Amazon presentan Fortuna una biblioteca de IA para la cuantificación de la incertidumbre en el aprendizaje profundo
Los recientes avances en los campos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático han hecho la vida más fácil p...
Conoce circ2CBA un modelo novedoso de aprendizaje profundo que revoluciona la predicción de los sitios de unión circRNA-RBP
En un reciente avance, un equipo de investigadores de China ha presentado un modelo de aprendizaje profundo, llamado ...
xAI lanza PromptIDE Una nueva frontera en la ingeniería de prompts y transparencia de la inteligencia artificial
En un movimiento revolucionario para el desarrollo de la inteligencia artificial, xAI ha presentado el PromptIDE, un ...
Descifrando la verdad de los datos Cómo los modelos de lenguaje grandes utilizan las personas para modelar la veracidad
Con la introducción de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), el subcampo de la Inteligencia Artificial, es decir, el...
Los robots reciben una mejora ‘gripante’ ¡AO-Grasp enseña a los bots el arte de no dejar caer tus cosas!
En los últimos años, los robots han encontrado un mayor uso en diversas industrias, desde la fabricación hasta la ate...
Este artículo de IA revela DiffEnc Avanzando en los modelos de difusión para mejorar el rendimiento generativo
Los modelos de difusión son modelos poderosos que se destacan en una amplia gama de tareas de generación, como imágen...
¿Qué es una Red Generativa Adversarial Condicional?
CGANs, acrónimo de Redes Generativas Adversarias Condicionales, guían el proceso de creación de datos al incorporar p...
Investigadores de AWS presentan Gemini recuperación rápida pionera de fallos en el entrenamiento de aprendizaje profundo a gran escala
Un equipo de investigadores de la Universidad de Rice y Amazon Web Services ha desarrollado un sistema de entrenamien...
Dominando el Aprendizaje Profundo El arte de aproximar no linealidades con estimaciones por partes – Parte 3
¡Saludos a todos! Bienvenidos a la tercera entrega de mi serie de Dominando el Aprendizaje Profundo. Este artículo ma...
Revolucionando las habilidades de escucha de la IA La Universidad de Tsinghua y ByteDance revelan SALMONN, una revolucionaria red neuronal multimodal para el procesamiento avanzado de audio
En varias aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, los grandes modelos de lenguaje basados en texto han de...
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HuggingFace presenta TextEnvironments un orquestador entre un modelo de aprendizaje automático y un conjunto de herramientas (funciones de Python) que el modelo puede llamar para resolver tareas específicas.
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