Melhorando os grandes modelos de linguagem com gráficos de conhecimento confiáveis: Um guia prático de Alex Petrov

Como engenheiro de aprendizado de máquina, passei muito tempo trabalhando com grandes modelos de linguagem (LLMs). Embora sejam incrivelmente poderosos, os LLMs frequentemente enfrentam desafios em termos de precisão factual, alucinação e fornecimento de informações atualizadas. Eles aprendem a partir de vastos conjuntos de dados, mas carecem de uma compreensão estruturada do

Compreender e atenuar o viés em redes neurais convolucionais

Como engenheiro em ML, eu mesmo constatei o poder das redes neurais convolucionais (CNN). Elas são responsáveis pelo reconhecimento de imagens, diagnósticos médicos e veículos autônomos. Mas a sua adoção generalizada também significa que precisamos abordar um problema crítico: o viés. Uma bias convolutional neural network não é apenas um assunto acadêmico

LISA : Segmentação por raciocínio através de um grande modelo de linguagem – Um guia prático para engenheiros de ML

Como engenheiro de ML, estou sempre em busca de maneiras de preencher a lacuna entre uma compreensão geral e uma execução precisa em visão computacional. Os modelos de segmentação tradicionais, embora poderosos, muitas vezes carecem do raciocínio contextual que os humanos possuem naturalmente. É aqui que **LISA : raciocínio

Aprendizado por Reforço Ancorado para o Raciocínio Visual: Aplicações Práticas e Implementação

Como engenheiro em aprendizado de máquina, passei um tempo considerável trabalhando com sistemas que precisam entender e interagir com o mundo visual. A visão computacional tradicional se destaca na classificação e detecção. No entanto, o verdadeiro raciocínio visual, a capacidade de entender *por que* algo acontece, de prever

Reason-RFT : Afinamento por reforço para o raciocínio visual – Um guia prático por Alex Petrov

Como engenheiro de ML, passei muito tempo lutando com modelos de visão. Eles são poderosos, sem dúvida, mas muitas vezes insuficientes quando se trata de verdadeiro “raciocínio.” Podemos treinar um modelo para identificar objetos, segmentar imagens ou até mesmo gerar legendas,

Decifrando o papel de estagiário engenheiro em aprendizado de máquina na Meta: Seu guia prático

Conseguir uma posição de estagiário engenheiro em aprendizado de máquina em uma empresa como a Meta é um desafio altamente competitivo. Não se trata de ser uma “rockstar” ou ter um perfil de “unicórnio”. Trata-se de demonstrar habilidades práticas, uma boa compreensão dos fundamentos e uma verdadeira paixão pela criação

Produção ML: Evitar armadilhas e manter-se realista

Você já passou semanas, senão meses, treinando um modelo ML quase perfeito, apenas para vê-lo desmoronar quando entra em produção? Bem-vindo ao meu mundo em 2023. É como ver um castelo de areia lindamente elaborado ser levado por uma maré de realidade. Vamos ver por que isso acontece e

MemoryLLM : Rumo a modelos de linguagem de grande tamanho auto-atualizáveis

Olá, eu sou Alex Petrov, engenheiro de aprendizado de máquina. Eu passo muito tempo pensando em como podemos tornar os modelos de linguagem de grande tamanho (LLMs) mais inteligentes e mais adaptáveis. Um dos maiores desafios que enfrentamos com os LLMs atuais é sua natureza estática. Uma vez treinados, eles não aprendem intrinsecamente novas informações

Crie o logo da sua Rede Neural Convolucional: Um Guia Prático

Como engenheiro de ML, eu vi inúmeros projetos, desde os scripts mais simples até sistemas de produção complexos. Um pequeno detalhe frequentemente negligenciado é a identidade visual do projeto, especialmente o logo. Para algo tão fundamental quanto uma Rede Neural Convolucional (CNN), um logo bem projetado pode ter um impacto significativo.

Engenheiro de Performance – Deep Learning : Estratégias Práticas para a Otimização da IA

Como engenheiro em IA, vi com meus próprios olhos como a performance é crucial em deep learning. Modelos que são brilhantes na teoria podem falhar na prática se forem muito lentos, muito exigentes em recursos ou sujeitos à instabilidade. É aqui que entra o papel de “engenheiro de performance – deep learning”