Model Bahasa Besar (LLM) dalam Pencarian Model bahasa besar (LLM) banyak digunakan dalam mesin pencari untuk memberikan respons bahasa alami berdasarkan kueri pengguna. Mesin pencari tradisional berfungsi dengan baik dalam mengambil halaman yang relevan tetapi tidak dapat menghitung informasi dan menyajikannya sebagai respons yang koheren. LLM dapat mengatasi ketidakmampuan ini dengan menyusun hasil pencarian ke dalam respons bahasa alami yang secara langsung menjawab kueri spesifik pengguna. Google Search dan Microsoft Bing telah mulai mengintegrasikan antarmuka obrolan yang digerakkan oleh LLM bersama kotak pencarian tradisional mereka. Keterbatasan LLM Namun, sulit untuk menjaga LLM tradisional diperbarui dengan informasi baru karena pengetahuan terbatas…

Pendahuluan Large Language Model (LLM) semakin meluas dari peran tradisionalnya dalam sistem dialog untuk melakukan tugas secara aktif dalam aplikasi dunia nyata. Saat ini, bukan lagi fiksi ilmiah untuk membayangkan bahwa banyak interaksi di internet akan terjadi antara sistem yang didukung LLM. Tantangan dalam Pengerahan LLM Saat ini, manusia memverifikasi keluaran yang dihasilkan LLM untuk kebenaran sebelum implementasi karena kompleksitas pemahaman kode. Interaksi antara agen dan sistem perangkat lunak ini membuka jalan bagi aplikasi inovatif. Misalnya, asisten pribadi yang didukung LLM dapat secara tidak sengaja mengirim email sensitif, menyoroti perlunya mengatasi tantangan kritis dalam desain sistem untuk mencegah kesalahan tersebut.…

Perubahan iklim terus mengancam planet kita dan kehidupan di dalamnya. Integrasi pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) ke dalam bidang ini menawarkan solusi yang menjanjikan untuk memprediksi dan memitigasi dampaknya secara efektif. Mari kita periksa bagaimana ML berkontribusi untuk memajukan respons kita terhadap tantangan iklim melalui analisis data yang lebih baik, peramalan, efisiensi sistem, dan pengembangan teknologi baru. Analisis Data dan Peramalan yang Ditingkatkan ML menangani sejumlah besar data yang jauh melebihi kapasitas manusia, memfasilitasi prediksi dan analisis yang lebih akurat. Misalnya, algoritma ML menggunakan citra satelit untuk memantau deforestasi atau perubahan pertanian, membantu adaptasi terhadap variabilitas iklim. Aplikasi…

Model Bahasa Otoregresif (AR) Model bahasa besar otoregresif (LLM), seperti seri GPT, telah menjadi tonggak penting dalam kecerdasan buatan. Meskipun menghadapi tantangan seperti halusinasi, model-model ini dipuji sebagai kemajuan substansial menuju pencapaian kecerdasan buatan umum (AGI). Efektivitasnya terletak pada strategi pembelajaran mandiri, yang melibatkan prediksi token berikutnya dalam suatu urutan. Studi telah menggarisbawahi skalabilitas dan generalisasinya, yang memungkinkan mereka beradaptasi dengan beragam tugas yang tidak terlihat melalui pembelajaran tanpa tembakan dan sedikit tembakan. Karakteristik ini memposisikan model AR sebagai kandidat yang menjanjikan untuk belajar dari sejumlah besar data tidak berlabel, yang merangkum esensi AGI. Model AR dalam Penglihatan Komputer Secara…

Memahami ChatGPT Plus ChatGPT Plus adalah model AI canggih yang dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks seperti manusia. Dengan kemampuan pembelajaran mendalamnya, ChatGPT Plus juga dapat membuat gambar berdasarkan perintah teks, menjadikannya alat serbaguna untuk pembuatan konten visual. Memulai Sebelum membuat gambar dengan ChatGPT Plus, penting untuk memahami kemampuan dan keterbatasannya. Meskipun ChatGPT Plus dapat menghasilkan hasil yang mengesankan, itu bukanlah pengganti keterampilan artistik tradisional. Sebaliknya, anggaplah itu sebagai mitra kolaboratif yang dapat meningkatkan proses kreatif Anda. Membuat Perintah Kunci untuk menghasilkan gambar yang menarik dengan ChatGPT Plus terletak pada pembuatan perintah yang jelas dan deskriptif. Berikan instruksi terperinci dan…

Pendahuluan Dengan Axion, Google Cloud membuat lompatan besar dalam mempersiapkan pusat datanya untuk era AI dengan mengadopsi personalisasi yang lebih besar untuk meningkatkan efisiensi kinerja dan memperluas kemampuan armada komputasi serba guna. Axion dibangun di atas Armv9 Neoverse V2. Melanjutkan inisiatif silikon khusus Google Cloud, CPU Axion dirancang untuk memberikan klien peningkatan kinerja beban kerja sekaligus meminimalkan konsumsi energi. Inovasi Silikon Kustom Untuk beban kerja modern yang menuntut dan infrastruktur pusat data yang terus meningkat, silikon kustom adalah pilihan yang tepat. Arm bekerja sama dengan mitra untuk menyesuaikan desain arsitektur dan CPU dengan beban kerja penting mitra. Dibandingkan dengan menggunakan…

Pendahuluan Shopify, Google Cloud, dan Cognizant telah bekerja sama untuk membantu memodernisasi platform dan mendorong transformasi digital bagi perusahaan dan pedagang di seluruh dunia. Kerjasama ini berfokus pada penyampaian klien profesional penasihat dan implementasi teknologi industri ritel Cognizant, infrastruktur cloud inti Google Cloud, dan platform perdagangan terkemuka Shopify. Kebutuhan mendesak pengecer untuk memperbarui dan mengadopsi teknologi baru untuk memberikan saran real-time, bantuan belanja, dan penawaran yang dipersonalisasi kepada konsumen menjadi pendorong kemitraan ini. Dengan menggabungkan kedua layanan ini, kami berharap dapat memacu transformasi ritel dan membantu bisnis mewujudkan potensi AI dan teknologi mutakhir lainnya. Mengapa Berita Ini Penting? Kolaborasi antara…

Pendahuluan Model bahasa besar (LLM) telah merevolusi kemampuan pemrosesan bahasa alami. Namun, sebagian besar model ini dilatih pada bahasa yang umum digunakan, sehingga mengabaikan keragaman bahasa yang luas. Hal ini membatasi aksesibilitas teknologi bahasa canggih dan menciptakan kesenjangan teknologi antar komunitas linguistik. Metode SambaLingo Studi ini mengusulkan metode AI baru yang disebut SambaLingo untuk mengatasi tantangan ini. SambaLingo mengadaptasi model bahasa yang sudah ada dan berkinerja tinggi ke bahasa baru, memanfaatkan kekuatan model pra-latih sambil menyesuaikannya dengan karakteristik unik bahasa target. Proses Adaptasi Pemilihan Model Dasar: Pilih model dasar yang menunjukkan kinerja luar biasa dalam bahasa aslinya. Ekspansi Kosakata: Tambahkan…

Tantangan dalam Pengembangan Perangkat Lunak Pengembang, manajer proyek, dan pemilik bisnis sering menghadapi tantangan dalam mengubah ide konseptual menjadi prototipe yang nyata dan interaktif. Proses ini biasanya membutuhkan pengetahuan pemrograman yang luas dan memakan waktu, sehingga sulit bagi pemangku kepentingan non-teknis untuk berpartisipasi aktif dalam tahap awal pengembangan perangkat lunak. Kesenjangan ini dapat menyebabkan kesalahpahaman dan ekspektasi yang tidak selaras tentang produk akhir, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih efisien dan mudah diakses. Solusi Tradisional Secara tradisional, solusi untuk masalah ini melibatkan pengumpulan persyaratan secara detail, diikuti dengan pengodean manual oleh pengembang berpengalaman. Alat seperti lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) dan berbagai…

Pendahuluan Kecerdasan buatan (AI) berpotensi mengubah pertahanan siber. Salah satu tantangan terbesar di bidang ini adalah meningkatnya kecanggihan ancaman siber. Volume data yang harus diproses oleh analis keamanan sangat banyak sehingga sulit bagi mereka untuk mengidentifikasi bahaya yang paling mendesak. Selain itu, penjahat siber terus mengembangkan strategi baru, menggunakan metode mutakhir untuk menghindari deteksi. Tantangan Kesenjangan Keahlian Kekurangan pakar keamanan siber yang berkualifikasi adalah tantangan signifikan lainnya. Tidak ada cukup analis terlatih untuk memenuhi permintaan, sehingga perusahaan berisiko. Selain itu, ancaman siber terus berubah, yang berarti bahwa personel keamanan perlu terus dilatih dan ditingkatkan keterampilannya. Kelangkaan pakar keamanan siber yang…