-
Privire istorică asupra dezvoltării Algoritmilor de Învățare Automată
Învățarea automată, un domeniu central al inteligenței artificiale (IA), a cunoscut o evoluție remarcabilă de-a lungul decadelor, de la conceptele inițiale până la sofisticatele rețele neuronale de astăzi. Această călătorie istorică oferă o perspectivă valoroasă asupra progresului tehnologic și a soluțiilor ingenioase dezvoltate pentru depășirea obstacolelor tehnice. Începuturile: Perceptronii. Primul pas major în dezvoltarea algoritmilor
-
ChatGPT 4o: o Nouă Etapă în Evoluția Inteligenței Artificiale
Lansarea ChatGPT 4o de către OpenAI la 13 mai 2024 marchează un moment revoluționar în evoluția inteligenței artificiale. Acest nou model aduce inovații tehnologice remarcabile, menite să transforme modul în care interacționăm cu inteligența artificială în viața de zi cu zi. Capacitatea de Înțelegere Superioară. Una dintre cele mai impresionante caracteristici ale ChatGPT 4o este
-
Pionierii Inteligenței Artificiale: Explorarea Contribuțiilor Fundamentale
Acest subiect explorează contribuțiile persoanelor care au pus bazele inteligenței artificiale (AI). Poveștile lor oferă o perspectivă asupra motivațiilor inițiale și provocărilor din acest domeniu. Alan Turing (1912-1954) Născut în Londra, Alan Turing a fost matematician, logician și criptanalist. Lucrările sale din timpul celui de-al Doilea Război Mondial privind decriptarea codurilor mașinii germane Enigma au
-
Surse deschise vs surse închise în Inteligența Artificială
Sursele deschise și sursele închise reprezintă două abordări diferite cu privire la distribuția și desvoltarea modelelor și tehnologiilor de IA. În cele ce urmează, sunt descrise cele două abordări și o analiză comparative între acestea. Sursa deschisă de IA Accesibilitate: Software-ul AI open-source este disponibil gratuit pentru oricine. Utilizatorii pot accesa, modifica și distribui codul
-
Generarea de date sintetice în domeniul inteligenței artificiale (AI)
Generarea de date sintetice în domeniul inteligenței artificiale (AI) reprezintă o tehnică crucială ce joacă un rol central în diverse domenii și aplicații. Această practică implică crearea de date artificiale care să semene cât mai mult cu datele reale din lumea reală, chiar dacă nu provin din observații sau măsurători efective. Datele sintetice sunt generate
-
Agenții de inteligență artificială (IA): descriere și exemple
Agenții de inteligență artificială sunt instrumente diverse și sofisticate în domeniul inteligenței artificiale, fiecare cu caracteristici și aplicații unice. Agenții reactivi funcționează pe baza intrărilor actuale fără a învăța din experiențele trecute, ceea ce îi face potriviți pentru sarcini simple, cum ar fi robotică de bază sau luarea deciziilor în jocuri video. Agenții bazati pe
-
Modelele LLM: privire mai detaliată
Reluăm subiectul Large Language Models (LLM) care reprezintă un subiect esențial pentru înțelegerea bazei inteligenței artificiale (AI) și pe care îl analizăm ceva mai amănunțit din punct de vedere tehnic, fără a depăși zona de înțelegere elementară. Large Language Models (LLM) sunt sisteme avansate de inteligență artificială create pentru a înțelege și genera text într-un
-
Multimodal AI
Multimodal AI este o ramură a inteligenței artificiale (AI) care se ocupă cu abordarea și analiza datelor provenite din multiple modalități sau surse, cum ar fi textul, imaginea, sunetul și altele, pentru a dezvolta modele și sisteme de învățare automată complexe și interconectate. Conceptul de multimodalitate se concentrează pe integrarea și înțelegerea concomitentă a informațiilor
-
Alte modele și arhitecturi de inteligență artificială
În domeniul inteligenței artificiale, pe lângă Large Language Models (LLMs), există o varietate de alte tipuri de modele și arhitecturi care sunt utilizate pentru diferite scopuri. Iată câteva exemple: Rețele Neurale Convoluționale (CNNs): Aceste modele sunt specializate în prelucrarea imaginilor și sunt adesea folosite în aplicații de viziune artificială. CNNs au fost eficiente în recunoașterea
-
Large Language Models
Large Language Models (LLMs) reprezintă o categorie distinctă de modele de inteligență artificială specializate în prelucrarea limbajului natural. Aceste modele sunt construite pe arhitectura transformer, o inovație semnificativă în domeniul rețelelor neurale. Un exemplu reprezentativ de LLM este GPT-3/3.5/4, dezvoltat de OpenAI. Procesul de antrenare al unui LLM implică expunerea modelului la cantități masive de



