
Sign up to save your podcasts
Or


קישורים
Attention is All You Need
An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
End-to-End Object Detection with Transformers
Vision-Transformer-papers
https://medium.com/@monocosmo77/best-research-papers-on-vision-transformers-784e48a3593a
https://paperswithcode.com/methods/category/vision-transformer
קישורים
Ai-junk
כתבה למטיבי לכת בעברית על RL
DeepMind is Using AI to Teach Robots to Play Soccer
נתנאל, דאטא סיינטינסט ותיק שמוביל היום את המחקר בדאבל וריפיי ידבר איתנו על בעיה כואבת אך נפוצה.
גייסנו תקציבים, כוח אדם, ועם הרבה רצון ומוטיבציה ניגשנו לפרויקט חדש - פתחנו את מכסה המנוע, וגילינו לצערינו שאין מספיק נתונים- מה הלאה ?
נדבר על שלוש טקטיקות שאפשר לנקוט, בין אם זה תיוג עצמאי ורכישת דאטא, שימוש במודלים כגון
Label spreading, transfer learning, kde
או שימוש במודלים אנליטיים יותר, כגון שיטות בייסיאניות או מודלים פיסיקלים.
יצא לנו הרבה לדבר על מודלי שפה גדולים לאחרונה, ועל השימושים שלהם.
למעט שימוש בצ׳אטבוט או כעזר לכתיבה, לרוב אנחנו רוצים לקבל את הפלט של המודל בפורמט כלשהו כמו
Json / Data Class
נדבר על שלושת השלבים ביצירת הפלט, הטוקנייזר, הטרנספורמר, והמפענח.
ונסביר איך אפשר להתערב במפענח כדי לאלץ את המודל כדי לקבל תשובות במבנה מסוים, להכריח את מודל לענות ״כן״ או ״לא״, לאלץ את התשובה להיות מספרית, מתוך רשימה סגורה וכדומה.
ספריות שימושיות:
JSONFormer - https://github.com/1rgs/jsonformer
OpenAI Function calls - https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates
O
From the publisher's feed

91 Listeners

162 Listeners

130 Listeners

38 Listeners

79 Listeners

191 Listeners

100 Listeners

313 Listeners

115 Listeners

94 Listeners

79 Listeners

51 Listeners

27 Listeners

5 Listeners

23 Listeners