Il creativo, occasionalmente confuso mondo dei dati testuali

Il mondo creativo e occasionalmente confuso dei dati testuali

Da diversi anni, l’intersezione tra testo e dati si è mantenuta (più o meno) all’interno del campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) – la vasta gamma di compiti di apprendimento automatico che sfruttano i dati testuali per strumenti di previsione, classificazione e raccomandazione.

L’emergere di modelli di linguaggio di grandi dimensioni ha introdotto una serie di nuove possibilità entusiasmanti nel campo, con nuovi casi d’uso e flussi di lavoro innovativi che si susseguono rapidamente. I nostri punti salienti di questa settimana rappresentano una vasta gamma di concetti e approcci che approfondiscono questa area emergente. Dall’ingegneria delle prompt alle applicazioni di testo-immagine e testo-voce, siamo entusiasti di condividere il lavoro di autori che esplorano le possibilità creative dei dati testuali come input e output di questi potenti modelli. Scopriamoli.

• Perdite nella traduzione DALL-E 3 Cosa succede quando si utilizzano strumenti di testo-immagine come DALL-E 3 in altre lingue oltre l’inglese? Yennie Jun continua a esplorare le discrepanze nelle prestazioni dei modelli per gli utenti che lavorano in lingue poco supportate e i modi in cui il genere e altri pregiudizi si infiltrano nelle immagini generate.
• Come convertire qualsiasi testo in un grafo di concetti Nel suo ultimo articolo, Rahul Nayak approfondisce il mondo della generazione potenziata dal Knowledge-Graph, guidandoci attraverso il processo di trasformare un corpo di testo in un Grafo di Concetti (GC) e visualizzarlo per individuare modelli e trarne significative intuizioni.

• RAG: Come parlare con i tuoi dati Abbiamo parlato molte volte di generazione potenziata dal recupero nei mesi recenti, ma l’aggiunta di Mariya Mansurova alla conversazione è ancora molto preziosa: presenta un flusso di lavoro convincente e pratico per analizzare i feedback dei clienti utilizzando ChatGPT.
• FastSpeech: Panoramica e Implementazione del Paper Gli strumenti di sintesi vocale hanno compiuto grandi progressi negli ultimi anni. Per comprendere appieno come funzionano e come i trasformatori vengono impiegati per migliorarne le prestazioni, non perdete l’introduzione accessibile di Essam Wisam al paper FastSpeech del 2019, che ha facilitato gran parte dei progressi che abbiamo visto in questo ambito.
• Sbloccare il potere dei dati testuali con LLM Se sei un principiante che desidera iniziare a sperimentare con tecniche di dati testuali all’avanguardia, la guida passo-passo di Sofia Rosa ti permetterà in poco tempo di metterti al lavoro. Ci guida attraverso un intero flusso di lavoro, dall’acquisizione dei dati al lavoro con GPT-3 e all’analisi dei risultati.
• Una roadmap universale per l’ingegneria delle prompt: il framework di supporto contestuale (CSF) L’ingegneria delle prompt è diventata un componente cruciale nell’interazione tra intuizione umana e capacità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Giuseppe Scalamogna va oltre i semplici consigli e trucchi per le prompt per presentare il framework di supporto contestuale (CSF), un “modello mentale a uso generale per un’efficace ingegneria delle prompt”.

Speriamo che tu abbia un po’ di tempo per approfondire altri argomenti questa settimana. Ecco alcuni dei nostri recenti punti salienti sulla visualizzazione dei dati, rilevamento dei contenuti generati e altro:

• Possono l’intelligenza artificiale aiutarci a capire come funziona il cervello? Stephanie Shen esplora questa domanda importante mettendo in evidenza le somiglianze tra l’apprendimento biologico e le reti neurali artificiali.
• Matplotlib è uno strumento di visualizzazione onnipresente e potente, ma ha anche le sue particolarità. La guida per principianti di Lee Vaughan ti aiuterà a iniziare il tuo percorso di apprendimento nel modo giusto.
• Per tutti i data scientist orientati al marketing: non perdere l’introduzione chiara e dettagliata di Hajime Takeda sulla previsione del valore a vita del cliente.
• La capacità di distinguere tra contenuti prodotti dall’uomo e contenuti generati da modelli non è mai stata così cruciale o difficile. Stephanie Kirmer analizza gli attuali enigmi e sfide legati a questo problema.
• Vuoi fare un po’ di sperimentazione pratica questa settimana? Il tutorial di Amanda Iglesias Moreno ti guida nella creazione di mappe a esagoni con H3 e Plotly.
• Nel suo ultimo approfondimento, Jeffrey Näf esamina da vicino l’importanza delle variabili nel contesto delle foreste casuali, coprendo sia i metodi tradizionali che le nuove evoluzioni.

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• Dentro Ghostbuster il nuovo metodo dell’Università di Berkeley per rilevare i contenuti generati da intelligenza artificiale
• Funzioni di Scoring personalizzate in Scikit-Learn
• YOLOv8 Segmentazione su Dataset Personalizzato (Segmentazione di Immagini Mediche)

Fino alla prossima Variabile,

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