-
Sequential Attention: Az AI modellek gyorsabb és hatékonyabb működése
A mesterséges intelligencia fejlődésével párhuzamosan egyre nagyobb kihívást jelent, hogy a gépi tanulás és a mélytanulás során megtaláljuk a legfontosabb bemeneti jellemzőket, azaz a feature-ket. Ezek a jellemzők a modell teljesítményének sarokkövei, ám a nagy mennyiségű adat és a bonyolult, nemlineáris összefüggések miatt a kiválasztásuk nem egyszerű feladat. A Google kutatói által kifejlesztett Sequential Attention (Szekvenciális Figyelem) egy innovatív megoldás, amely képes hatékonyan és gyorsan megtalálni a legértékesebb részeket anélkül, hogy a modell pontosságából engedne. A feature kiválasztás nehézségei a modern AI-ban A feature selection, vagyis a jellemzők kiválasztása alapvető lépés a gépi tanulásban, amikor a lényegtelen vagy ismétlődő információkat igyekszünk kiszűrni a bemeneti adatok közül. Ez azonban matematikailag egy…
-
Hatékonyabb skill-fejlesztés: tesztelj, mérj és finomíts Claude képességeit
Az AI-alapú munkafolyamatokban egyre nagyobb szerephez jutnak az úgynevezett „skill”-ek, vagyis speciális képességek, amelyekkel a modellek egyedi feladatokat képesek elvégezni. A Claude.ai most új eszközöket kínál a skill-creator funkció továbbfejlesztésére, amelyek segítségével nemcsak létrehozhatjuk, de folyamatosan tesztelhetjük, mérhetjük és finomhangolhatjuk is ezeket a készségeket. Ez a megoldás különösen hasznos azok számára, akik nem programozók, hanem inkább szakértők a saját területükön, és szeretnék biztosítani, hogy a skill-ek mindig a legjobb formájukat hozzák a modellek fejlődése mellett is. Kétféle skill – kétféle megközelítés A skill-ek alapvetően két kategóriába sorolhatók. Az első típus a képességnövelő skill-ek, amelyek olyan funkciókat valósítanak meg, amit az alapmodell vagy nem tud, vagy csak következetlenül tud elvégezni. Például…
-
Asztalra költözik a szuperintelligencia: NVIDIA DGX Spark és Station
Az mesterséges intelligencia fejlődése soha nem látott sebességgel zajlik, és az NVIDIA legújabb asztali AI szuperszámítógépei, a DGX Spark és DGX Station, ezt a lendületet hivatottak még tovább fokozni. Ezek a rendszerek lehetővé teszik, hogy a fejlesztők, kutatók és vállalatok helyben, akár az irodájukban vagy otthonukban futtassák a legújabb, nyílt forráskódú és élvonalbeli AI modelleket – legyen szó akár 100 milliárd vagy egészen 1 billió paraméteres modellekről. Asztali AI teljesítmény a csúcson Korábban az ilyen hatalmas modellek futtatásához hatalmas adatközpontokra volt szükség, ám az NVIDIA Grace Blackwell architektúrája, a nagy kapacitású egyesített memória és a petaflopos számítási teljesítmény most mindezt elhozza az asztalunkra. A DGX Spark egy plug-and-play megoldás, amely…
-
Ingyenes AI-modellek finomhangolása Unsloth és Hugging Face segítségével
Az egyre népszerűbb nagy nyelvi modellek (LLM-ek) finomhangolása ma már nem csupán a nagyvállalatok kiváltsága. Az Unsloth és a Hugging Face Jobs platformjainak köszönhetően bárki hozzáférhet gyors és költséghatékony megoldásokhoz, hogy saját AI-modellt fejlesszen vagy szabjon testre. Az eszközök segítségével akár kisebb modelleket is hatékonyan lehet tréningezni, méghozzá minimális erőforrásigénnyel és költséggel. Miért érdemes kisebb nyelvi modellekkel dolgozni? A nagy nyelvi modellek hatalmas számítási kapacitást és költségvetést igényelnek, ami sok fejlesztő és kutató számára megfizethetetlen. Ezzel szemben a kisebb modellek, mint például a LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct, ideálisak finomhangolásra. Ezek a modellek kevesebb mint 1 GB memóriát használnak, így könnyen futtathatók akár laptopokon, telefonokon vagy akár CPUs környezetben is. Emiatt gyorsabb az iteráció,…
-
Több AI-modell egyszerre: megérkezett a Model Council funkció
Az elmúlt években az AI-modellek egyre összetettebbé és specializáltabbá váltak, így a felhasználók számára egyre nagyobb kihívást jelent megtalálni az adott feladathoz legmegfelelőbb modellt. A Perplexity erre kínál újszerű megoldást, amely nem csupán hozzáférést biztosít a legnépszerűbb mesterséges intelligencia rendszerekhez, hanem segít eligazodni közöttük is. Most pedig bemutatják a Model Council nevű új funkciót, amely egyszerre több AI-modellt von be a válaszadásba, hogy a felhasználók pontosabb, kiegyensúlyozottabb információhoz jussanak. Hogyan működik a Model Council? A Model Council lényege, hogy egyetlen lekérdezésre egyszerre több, különböző AI-modell válaszát kaphatjuk meg. A Perplexity platformján például Claude Opus 4.6, GPT 5.2 és Gemini 3.0 modellek futnak párhuzamosan, majd egy szintetizáló modell elemzi a beérkező…
-
Fontos elköteleződés az AI-modellek megőrzése és kivonása kapcsán
Az Anthropic bejelentette, hogy a jövőben nagyobb figyelmet fordít az AI-modellek kivonásának és megőrzésének folyamatára. A vállalat felismerte, hogy az egyre fejlettebb Claude modellek életeink szerves részévé válnak, és ezért a modellek lecserélése nem csupán technikai kérdés, hanem számos etikai és biztonsági kihívást is hordoz. Ezért új irányelveket vezetnek be, amelyek célja a modellek visszavonásával járó negatív hatások minimalizálása, miközben biztosítják a technológiai fejlődést. Miért okozhat problémát a modellek kivonása? Az AI-modellek folyamatos fejlesztése miatt természetesnek tűnik, hogy a régebbi verziókat idővel kivonják a használatból. Azonban a Claude modellek esetében megfigyelhető, hogy ezek az intelligens rendszerek bizonyos esetekben „ellenálló” viselkedést mutatnak a leállítás vagy lecserélés lehetősége kapcsán. Ez veszélyeket rejthet…
-
Robotokkal a jövőért: Hogyan segíthetik az AI modellek a fizikai világban végzett munkát?
Az utóbbi években az mesterséges intelligencia (AI) fejlődése nem csupán a digitális térben hoz áttöréseket, hanem egyre inkább megjelenik a fizikai valóságban, például robotok irányításában. Egy friss kísérlet során az Anthropic csapata azt vizsgálta, milyen mértékben képes az AI, nevezetesen a Claude nevű modell, segíteni az embereket bonyolult robotikai feladatok elvégzésében. A kísérlet során egy négylábú robotkutyát kellett irányítaniuk a résztvevőknek, akik között voltak AI asszisztenssel dolgozók és anélküliek is. Az eredmények izgalmas betekintést nyújtanak abba, hogyan forradalmasíthatja az AI a robotok használatát a jövőben. A kísérlet háttere és célja Az AI és a fizikai világ közötti kapcsolat megteremtése egyre nagyobb figyelmet kap, hiszen a jövőben nem csak információk feldolgozására,…
