Automação AI: Construir aplicações LLM – Guia prático para engenheiros
Olá a todos, Alex Petrov aqui. Sou engenheiro em ML e estou construindo com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) desde o início. O entusiasmo é real, mas o potencial para uma automação AI prática e impactante é igualmente significativo. Este guia é destinado a engenheiros que desejam avançar
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
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.