Рубрика
LLM-инженерия, RAG, open source модели, API и инфраструктура.
В последние годы наблюдается значительный прогресс в области больших языковых моделей (LLM) и малых языковых моделей (SLM), что оказывает существенное влияние на развитие технологий генерации с дополненной выборкой (RAG) в сфере информационных технологий.
В последние дни внимание мирового сообщества привлекла новость о том, что компания Nvidia инвестирует миллиарды долларов в перспективную технологию, способную кардинально изменить индустрию искусственного интеллекта. Речь идет о процессоре Vera, предназначенном для обработки задач, связанных с агентным ИИ.
Китайская модель Qwen демонстрирует потенциал для масштабируемого использования в корпоративных ИИ-решениях, конкурируя с ведущими мировыми разработками.
В то время как технологические гиганты и стартапы продолжают гонку за лидерство в области искусственного интеллекта, мировые лидеры и эксперты обсуждают этические и социальные аспекты стремительного развития ИИ. Недавнее обращение Папы Римского Франциска и заявления американских сенаторов подчеркивают растущую обеспокоенность влиянием ИИ на общество и рабочие места.
Рынок искусственного интеллекта столкнулся с растущими ожиданиями инвесторов и необходимостью демонстрировать реальную прибыльность, что ставит перед разработчиками сложные задачи.
Google представила обновленную модель Gemini Pro 1.5, которая обещает значительно повысить скорость обработки информации и расширить возможности работы с большими объемами данных благодаря увеличенному контекстному окну.
IT & RAG — технический раздел DigestAI для разработчиков, ML/LLM-инженеров и CTO. Здесь собраны новости о моделях, retrieval augmented generation, inference, API, open source проектах, бенчмарках и практических ограничениях внедрения.
