Representasi Program AutoCodeRover menekankan representasi program, khususnya pohon sintaks abstrak (AST). Pendekatan ini penting untuk otomatisasi teknik perangkat lunak, karena menyoroti sifat struktural kode. Pencarian Kode Pendekatan ini menggunakan teknik pencarian kode yang meniru pemikiran pemrogram. Dengan memanfaatkan struktur program seperti kelas, metode, dan cuplikan kode, LLM dapat menggunakan konteks secara lebih efektif. Efektivitas Otomatis Tim menekankan pentingnya memprioritaskan efektivitas perbaikan otomatis daripada efisiensi waktu, selama kriteria waktu yang realistis terpenuhi. AutoCodeRover mencapai efektivitas 22% dalam memperbaiki masalah GitHub dalam waktu kurang dari 10 menit, jauh lebih cepat dari rata-rata resolusi manual (2,77 hari). Integrasi Debugging Pencarian kode dalam AutoCodeRover…

Pendahuluan Perkembangan teknologi telah memunculkan neuroteknologi dan konvergensi kecerdasan buatan (AI) sebagai katalisator inovasi. Penggabungan ini memberikan wawasan mendalam tentang cara kerja otak manusia dan integrasinya dengan sistem cerdas. Perpaduan ini menjanjikan revolusi dalam perawatan kesehatan, komunikasi, dan augmentasi manusia, serta membuka jalan bagi kemajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam memahami dan meningkatkan kognisi dan kemampuan manusia. Neuroteknologi dan AI Neuroteknologi mencakup berbagai alat dan teknik untuk berinteraksi dengan sistem saraf. Dari metode pencitraan saraf seperti MRI fungsional (fMRI) dan elektroensefalografi (EEG) hingga antarmuka otak-komputer (BCI) dan neuroprostetik, teknologi ini memungkinkan kita untuk mengamati, memanipulasi, dan menambah aktivitas saraf…

Tantangan dalam Pembelajaran Penguatan Pembelajaran penguatan (RL) menghadapi tantangan karena inefisiensi sampel, yang menghambat penerapan di dunia nyata. Metode RL standar mengalami kesulitan, terutama di lingkungan yang eksplorasinya berisiko. Pembelajaran Penguatan Offline Namun, RL offline memanfaatkan data yang dikumpulkan sebelumnya untuk mengoptimalkan kebijakan tanpa pengumpulan data online. Namun, pergeseran distribusi antara kebijakan target dan data yang dikumpulkan menimbulkan hambatan, yang mengarah ke masalah di luar sampel. Perbedaan ini menghasilkan bias perkiraan berlebihan, yang berpotensi menghasilkan kebijakan target yang terlalu optimis. Hal ini menyoroti perlunya mengatasi pergeseran distribusi untuk implementasi RL offline yang efektif. Penelitian Sebelumnya Penelitian sebelumnya mengatasi hal ini…

Kemajuan dan Inovasi WizardLM-2 menandai tonggak sejarah penting dalam bidang AI, hasil dari penelitian dan pengembangan selama setahun oleh tim. Mereka telah meningkatkan kemampuan model untuk memahami instruksi yang kompleks, dan model baru menunjukkan kinerja luar biasa dalam obrolan, pemrosesan multibahasa, penalaran, dan bertindak sebagai agen. Model ini setara dengan model bahasa besar (LLM) eksklusif terbaik yang tersedia saat ini. Model unggulan, WizardLM-2 8x22B, telah dinilai oleh tim dan diidentifikasi sebagai LLM open-source paling canggih untuk menangani tugas-tugas kompleks. WizardLM-2 70B sangat mahir dalam penalaran, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk tugas yang membutuhkan proses kognitif yang mendalam. Sementara itu,…

Memilih co-founder adalah salah satu keputusan terpenting yang akan Anda buat saat meluncurkan startup. Memiliki mitra yang tepat di sisi Anda dapat membuat perbedaan besar dalam kesuksesan usaha Anda. Berikut adalah beberapa faktor utama yang perlu dipertimbangkan saat memilih co-founder: Keterampilan dan Pengalaman yang Saling Melengkapi Carilah co-founder yang keterampilan dan pengalamannya melengkapi Anda. Jika Anda memiliki latar belakang teknis yang kuat, bermitra dengan seseorang yang memiliki keahlian dalam pengembangan bisnis, pemasaran, atau penggalangan dana dapat menciptakan tim pendiri yang lengkap. Memiliki co-founder dengan keahlian yang beragam namun saling melengkapi memungkinkan Anda untuk membagi dan menaklukkan banyak tanggung jawab dalam…

Pengantar DataRobot, didukung teknologi NVIDIA—platform AI terkemuka yang terdepan dalam inovasi AI berbasis nilai—mengumumkan akan menyediakan kinerja, keamanan, dan efisiensi kelas dunia di seluruh siklus hidup AI. Manfaatkan layanan mikro NVIDIA NIM, bagian dari NVIDIA AI Enterprise, untuk menerapkan model AI generatif yang telah dikonfigurasi sebelumnya dengan cepat ke cloud, pusat data, dan stasiun kerja. Gunakan layanan mikro penampung model yang telah dibuat sebelumnya di Platform AI DataRobot untuk mencapai kecepatan, keamanan, dan skalabilitas optimal. Layanan mikro ini telah disetel untuk dijalankan di atas perangkat NVIDIA. Gunakan infrastruktur bertenaga GPU di lingkungan apa pun untuk mempercepat penerapan, penggantian, dan pemantauan…

Pendahuluan Program Google for Startups Cloud dan program NVIDIA Inception berkolaborasi untuk meningkatkan akses startup terhadap kredit cloud, dukungan pemasaran, dan keahlian teknis, sehingga mempercepat penyampaian nilai kepada pelanggan. Pengumuman ini disampaikan hari ini di Google Cloud Next ’24 di Las Vegas. Kemitraan Baru untuk Pengembangan AI Generatif Kemitraan baru antara NVIDIA dan Google Cloud akan membantu startup di seluruh dunia dalam mengembangkan aplikasi dan layanan AI generatif dengan lebih cepat. Bergabung dengan NVIDIA Inception merupakan cara yang tepat bagi anggota Program Google for Startups Cloud untuk mengakses berbagai sumber daya, termasuk pengetahuan teknis, kredit pelatihan dari NVIDIA Deep Learning…

Pengantar Model bahasa besar (LLM) sangat berguna untuk tugas-tugas seperti menghasilkan teks atau menjawab pertanyaan. Namun, mereka menghadapi masalah besar: mereka membutuhkan banyak memori untuk bekerja secara efisien. Memori ini menyimpan informasi tentang kata dan frasa yang pernah dilihat model sebelumnya. Ketika model perlu menghasilkan teks baru, ia mencari informasi yang tersimpan ini untuk membantunya mengambil keputusan. Namun, semakin banyak memori yang dibutuhkan model, semakin lambat ia berjalan, dan terkadang bahkan dapat kehabisan memori sama sekali. Kuantifikasi untuk Mengurangi Penggunaan Memori Salah satu cara untuk mengurangi jumlah memori yang dibutuhkan LLM adalah dengan menggunakan kuantifikasi. Kuantifikasi seperti mengompresi informasi sehingga…

LangChain adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi berbasis LLM dengan mudah. Kerangka kerja ini menyediakan koneksi yang mudah antara LLM dengan sumber data eksternal untuk meningkatkan kemampuan model-model ini dan mencapai hasil yang lebih baik. Kerangka kerja ini banyak digunakan dalam membangun chatbot, generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan, dan aplikasi ringkasan dokumen. Artikel ini mencantumkan buku-buku LangChain terbaik yang harus dibaca pada tahun 2024 untuk memperdalam pemahaman tentang topik yang sedang tren ini. Panduan Memulai Cepat untuk Model Bahasa Besar Buku ini memandu cara bekerja dengan, mengintegrasikan, dan menerapkan LLM untuk memecahkan masalah dunia nyata. Buku…

Pengantar Kecerdasan Buatan (AI) Generatif telah muncul sebagai kekuatan transformatif di berbagai bidang, dari seni hingga pembuatan konten. Teknologi inovatif ini memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menghasilkan konten secara mandiri, mulai dari gambar dan musik hingga teks dan video. Dalam beberapa tahun terakhir, AI generatif telah mendapatkan daya tarik yang signifikan karena kemampuannya menghasilkan keluaran yang baru, realistis, dan beragam, merevolusi proses kreatif dan alur pembuatan konten. Aplikasi dalam Seni dan Kreativitas Generative Adversarial Networks (GAN) dalam Seni: GAN memungkinkan pembuatan lukisan yang sangat mirip dengan aslinya, mendorong batas antara seni yang dihasilkan manusia dan mesin. Contoh: Seniman AI Robbie…