這個簡單的實驗告訴我們，

我們可能不需要大版本的 Bard；我們可以使用更小（且更便宜）的語言模型來很好地「敘述」同一則訊息。 HuggingFace 執行長兼聯合創始人 Clement Delangue最近表示：“更多的公司會更好地專注於訓練和運行成本更低的更小、更具體的模型。” 當然，提取正確的內容仍然具有挑戰性。資訊從哪裡來？ 在電子商務網站上建立語意相關的連結時，我們首先查詢知識圖譜以取得所有候選連結（語意推薦）。我們使用向量來評估相似性並重新排名選項，最後，我們使用語言模型來編寫最佳的錨文本。雖然這是一項相對簡單的SEO任務，但與將敏感資料丟到外部 API 相比，我們可以立即看到神經符號 AI 的優勢。 人工智慧的新監管框架：更多（安全）資料和更少參數！ 人工智慧技術正在改變我們存取和使用資訊的方式。


然而，如果我們想創造一個安全健康的環境，就必須以負責任和道 丹麥 電話號碼 德的方式使用人工智慧。 這就是為什麼我支持需要一個全球人工智慧監管框架。這樣的框架確保人工智慧的使用方式有益於社會，並且不會帶來任何不當風險。 這讓人們重新關注人工智慧價值鏈，從模型背後的數據堆到使用它的應用程式。當事情秘密發生時，很難提高安全性。儘管新模型突破了可能性的界限，但每個組織的天然護城河是其資料集的品質和治理結構（資料來自哪裡，資料如何產生、豐富和驗證）。 對美國和歐盟提案的初步概述表明，任何組織都必須控制安全措施、資料控制和負責任地使用人工智慧技術。換句話說，我確實希望能夠遵守即將到來的法規，減少對外部 API 的依賴，並對開源技術提供更強有力的支援。




這基本上意味著擁有數據語義表示的組織將擁有更強大的基礎來開發其生成式人工智慧策略並遵守即將出台的法規。 作為推理機的大型語言模型：我們如何使用法學碩士來豐富和擴展知識圖譜 法學碩士作為推理者的能力 大型語言模型（LLM）已經在文字、程式碼和結構化資料的海量資料集上進行了訓練。這種培訓使他們能夠學習單字和短語之間的統計關係，從而使他們能夠產生文字、翻譯語言、編寫程式碼和回答各種問題。 近年來，法學碩士也被證明具有推理能力。這意味著它們可以用作理解和應用來自多個來源的資訊的智慧代理的骨幹。例如，我們網站上已經使用法學碩士來： 審核和分析任何網站主頁的結構化資料。在這裡，法學碩士與我們的 API 進行交互，以進行結構化資料提取和分析， 網頁上的 人工智慧問答， 透過聊天搜尋我們的文件 ( docs.wordlift.io )。 如何利用法學碩士從非結構化資料中提取和組織知識 非結構化資料是不具有預先定義結構的任何類型的數據，例如文字、圖像和影片。