Comments 12
однако гораздо большей ценностью будет обладать нейросеть, которая сможет что-то делать по запросу на компьютере: забронировать билет, провести научный эксперимент, выписать чек и т. д.
Не совсем понятно, где именно здесь нужен ИИ. Почему, вместо чёткой формализации повседневных задач и разработки подходящей операционной среды, люди занимаются созданием того, что преодолевает искусственные трудности, созданные ЕИ-разработчиками?
Как заявляют создатели алгоритма трансформера в своей работе, о которой мы уже говорили выше (Attention Is All You Need ), для обучения был использован стандартный англо-немецкий набор данных, состоящий из 4,5 миллиона пар предложений, которые были закодированы с использованием кодирования парами байтов. Также был использован англо-французский набор данных, состоящий из 36 миллионов предложений.
Самое интересное это то, каков препроцессинг.
А ещё крайне актуальной была бы обратная задача: глубокий структурный анализ обучающих данных. Какой смысл строить модель для заведомо противоречивых данных, в которых в действительности, содержится много различных моделей. А тут общую хотят построить.
Что-то я много здесь не догоняю. А помогут ли мне такие модели разобраться в (этом же) вопросе?
Используя уже приведённые выше библиотеки и обученные модели, можно получить низкий порог входа в тему, лёгкое обучение своих моделей, а также доступ к базе готовых примеров.
Этот текст тоже нейросеть писала? (с) :-?
Кодировщик состоит из ряда слоёв, каждый из которых имеет два подслоя. Первый из них является механизмом самоконтроля с многоточечными элементами внимания, второй же представляет собой простую сеть с прямой связью. Вокруг каждого из слоёв используется остаточное соединение с последующей нормализацией слоя.
Кто целевая аудитория этой статьи? Домохозяйки или программисты? Даже я, знакомый с машинным обучением, с трудом прорывался через текст, но при этом не узнал ничего нового.
Зачем этот надмозговый перевод? Либо не пишите вообще, либо попросите человека, который работал с трансформерами, чтобы он человеческим языком объяснил происходящее.
Boomburum, не хотите проверить?)
А где, собственно, статья про "экшн-трансформер"?
Про "не только" нашел, а про экшн-трансформер, извините, 6 натянутых абзацев воды.
Однажды, гуглокарты чуть меня не убили направив на каменистый склон показывая широкую дорогу. Скоро будет "как Тайланд ?, я же просил Мальдивы" (и объяснение, что мальдивы в бюджет и ты все равно поедешь на тайланд, так что я заказала и ты летишь туда сегодня, отказаться нельзя, т.к. это пагубно отразится на кредитной истории)
Да, Адепт действительно очень приближается к реальному ИИ. Но у них (впрочем как и у всех ии-шников) имеются сложности касательно изначальной структуры данных и памяти. Если они разработают решения по основанные на принципах памяти разумных существ, тогда мы сможешь ожидать внятные и действительные реализации ИИ.
Об экшн-трансформере как следующем этапе развития модели трансформер и не только