Meta apresenta versão do Llama com alto desempenho para instruções longas e complexas
O Llama-2-7B-32K-Instruct, uma iteração do modelo de linguagem da Meta, supera limitações com instruções longas e complexas, mantendo desempenho sólido.
O Llama-2-7B-32K-Instruct, uma iteração do modelo de linguagem da Meta, supera limitações com instruções longas e complexas, mantendo desempenho sólido.
O ReST aprimora modelos de linguagem grandes através de ciclos de crescimento e aperfeiçoamento, alinhando-os com preferências humanas na geração de conteúdo.
O sistema reconhece as proteínas presentes na superfície das células cancerígenas com maior resposta imunológica, acelerando o desenvolvimento de imunoterapias e vacinas.
A substituição da rede convolucional para processamento das imagens por um transformer gerou imagens mais realistas.
Além de sua aplicação mais prática, os modelos generativos começaram uma revolução na arte produzida por inteligência artificial. Muitos usuários já têm explorado com sucesso seu emprego na geração de texto, imagens e vídeos. Entretanto, a geração de áudio com esta tecnologia encontra-se relativamente atrasada. As soluções existentes são complicadas ou não estão disponíveis em …
IA da Meta é modelo generativo para músicas e efeitos sonoros Leia mais »
O método propõe duas fases, a primeira para análise de imagens rotuladas, e a segunda para avaliação de imagens não rotuladas, que recebem rótulos após processamento dos resultados com clusterização.
O trabalho, que mostra uma nova característica impressionante dos LLMs, demonstra que mesmo sem treinamento adicional eles já podem se comportar como máquinas de Turing universais se tiverem acesso a um mecanismo de memória externa.
O método utiliza compressores de arquivos, como o gzip, para representar os textos em um espaço latente, e um algoritmo clássico de clusterização, como o kNN, para agrupá-los em categorias similares.
Um modelo foi desenvolvido para prever com que eficiência um sistema de edição genética do tipo CRISPR iria se ligar com moléculas de RNA, tornando possível prever sua eficiência antes que ele seja produzido.
O sistema busca contextos de referência para um conceito na literatura científica, e emprega LLMs para sintetizar definições múltiplas para um público variado.