Geçen Pazartesi bir hemşire, benim ve doğmamış bebeğimin hayati değerlerini takip etmek için kablosuz bir monitör denememizi önerdi.    Hemşire bana   dedi. “Bu cihaza “Monica, monitör!” diyoruz. , "Bu ya üzerinde çalışılacak bir rüya ya da tam bir kabus"  O gün “Monica” (aslında Novii Kablosuz Yama Sistemi) olağanüstü iyi performans gösterdi. Kızımı doğururken tellere takılmadan özgürce hareket edebildim. Bu teknoloji, fetal ve anne kalp sinyallerini ayırt etmek ve rahim kasılmalarını tespit etmek için pasif sinyal ediniminden yararlanır. Veriler, gerçek zamanlı gözlem için kablosuz olarak bir izleme ünitesine iletilir. Bu sistem doğruluğu artırır ve yanlış alarmları azaltır, doğum sırasında çok ihtiyaç duyulan hareketliliği sunar.  Şöyle düşündüm: Teknolojiler hakkında yazmak ve teori oluşturmak başka bir şey, ama onların dikkate değer yeteneklerini ilk elden deneyimlemek bambaşka bir şey, özellikle de bir cihaz kusursuz çalıştığında. Bir soru ortaya çıktı: Temel modeller giyilebilir ürünlere neler katabilir? "Monica" deneyimimin hemen ardından Google Research ve MIT araştırmacılarının yakın tarihli bir makalesi dikkatimi çekti. '   ' başlıklı ve Kim ve diğerleri tarafından yazılan bu makale, sağlık tahmini için giyilebilir sensörlerden gelen verilerin yorumlanmasına odaklanarak yüksek lisansların sağlık sektöründeki uygulamasını ele alıyor. İlginçtir ki, bu modeller tıbbi kayıtlardan veya doktor notlarından değil, günlük adımları, kalp atış hızını, uyku düzenini ve 'Monica'ya benzer şekilde daha fazlasını izleyen Fitbits gibi giyilebilir cihazlardan gelen verilerle besleniyor. Sağlık-LLM: Giyilebilir Sensör Verileri Yoluyla Sağlık Tahmini için Büyük Dil Modelleri  Araştırma, altı halk sağlığı veri kümesinde sekiz son teknoloji LLM'yi değerlendirdi: Med-Alpaca, PMC-Llama, Asclepius, ClinicalCamel, Flan-T5, Palmyra-Med, GPT-3.5 ve GPT-4. Akıl sağlığı, aktivite, metabolizma, uyku ve kalp değerlendirmeleriyle ilgili on üç sağlık tahmini görevi üzerinde deneyler yaptılar.  Ekip, sıfır adımlı ve birkaç adımlı yönlendirme (modeli çok az örnekle veya hiç örnek olmadan öğretmek), öğretici ince ayar (modeli belirli görevlere göre uyarlama) ve hatta bazı parametre açısından verimli ince ayarlar dahil olmak üzere çeşitli yöntemleri denedi. hesaplama verimliliği.  Kullanıcı bağlamı, sağlık bilgisi ve zamansal bilginin eklenmesini içeren istemlerdeki bağlam geliştirmenin etkinliği özellikle büyüleyicidir. Bu yaklaşım performansta %23,8 oranında bir iyileşme sağladı.  Sağlık son derece hassas bir alan ancak üretken yapay zekanın insanlar için potansiyel faydaları, özellikle temel modellerin gücüyle birlikte çok büyük. Health-LLM, giyilebilir cihazların sadece pasif izleyiciler değil proaktif sağlık koruyucuları olduğu geleceği araştırıyor.  Sağlık alanında çığır açan bir diğer makale, Stanford ve Stability AI araştırmacılarından   başlıklı makaleden geliyor. Bu makalenin en büyüleyici yönü, özellikle göğüs röntgenlerini yorumlamak için tasarlanmış gelişmiş bir temel model olan CheXagent'ın geliştirilmesidir. Bu model, klinik bir LLM'yi, özel bir görüntü kodlayıcıyı ve bir görüntü dili köprüleme ağını benzersiz bir şekilde birleştirerek karmaşık tıbbi görüntülerin yorumlanmasında olağanüstü bir performans sergiler. Doğruluk ve adalet değerlendirmelerinde mevcut modellerden daha iyi performans gösterme yeteneği, tıbbi görüntüleme yapay zeka teknolojisinde önemli bir ilerlemeye işaret ediyor. Çok fazla zaman kazandırabilir! Ve muhtemelen yaşıyor. CheXagent: Göğüs Röntgeni Yorumlamasına Doğru Temel Modeline doğru   (Yeni doğan kız - Sebep Leeloo Joy - selamlarını iletiyor. Geçen hafta bir hafta ara verdik ama şimdi yeniden yolumuza devam ediyoruz, kendisinin ve dört erkek kardeşinin bu dünyada nasıl yaşayacağını ve bu dünyada nasıl gezineceğini anlamak için yapay zeka dünyasını keşfediyoruz.)  Olağan Şüpheliler'den Haberler ©  Sam Altman ve OpenAI  OpenAI, iki yeni yerleştirme modelini (metin yerleştirme-3-küçük ve metin yerleştirme-3-büyük) ve GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo'nun güncellenmiş sürümlerini ve bir metin denetleme modelini   . Yeni yerleştirme modelleri, içeriği sayısal diziler halinde temsil ederek kümeleme veya alma gibi makine öğrenimi görevlerini geliştirir. Ayrıca daha verimli ve uygun maliyetlidirler. yayınladı  Bu arada Sam Altman, yeni bir çip girişimi başlatmak için zengin yatırımcılar ve TSMC gibi çip imalatçıları da dahil olmak üzere Orta Doğulu destekçilerle   bulunuyor. Bu hamle, OpenAI'nin artan yarı iletken ihtiyaçlarını karşılamayı ve Nvidia'ya olan bağımlılığı azaltmayı amaçlıyor. Girişimin yapısı belirsiz ve ayrı bir kuruluş veya OpenAI'nin bir yan kuruluşu olabilir. görüşmelerde  Blackstone devreye giriyor  Bir başka büyük oyuncu da yapay zeka devrimine büyük yatırım yapıyor. Blackstone, Amerika çapında 25 milyar dolarlık güç yoğun veri merkezleri ağı kuruyor. Büyük bir veri merkezi operatörü olan QTS'yi 10 milyar dolara satın almasının ardından Blackstone, teknoloji devlerinin artan dijital ve yapay zeka taleplerini karşılamak için devasa tesisler geliştiriyor. Milyonlarca eve eşdeğer elektrik tüketen bu projeler, toplumları yeniden şekillendiriyor ve kaynak kullanımı ve yerel faydalar konusunda tartışmalara yol açıyor. Gergin güç kaynakları ve halkın tepkisi gibi zorluklara rağmen Blackstone, bu girişimi potansiyel olarak en iyi yatırımlarından biri olarak görüyor ve bu da yapay zeka çağında veri altyapısının artan önemini ve karmaşıklığını gösteriyor.  Elon Musk, xAI ve Tesla  Elon Musk son zamanlarda Orta Doğu, Hong Kong, Japonya ve Kore'deki küresel yatırımcılardan   arayışıyla manşetlere çıkıyor. Başarılı olması halinde xAI'nin değerlemesi 20 milyar dolara ulaşarak Anthropic'in 18,4 milyar dolarını aşabilir ancak OpenAI'nin 100 milyar dolarının gerisinde kalabilir. Bununla birlikte, Musk'un son zamanlarda, kontrolün %25'ini garanti altına almadığı sürece   mevcut yatırımcılar arasında memnuniyetsizliğe yol açtı ve potansiyel yeni destekçilerle yapılan görüşmeleri etkileyebilir. Bu arada   ve bu da şirketin yapay zeka teknolojisini ilerletme konusundaki kararlılığının altını çiziyor. xAI için 6 milyar dolarlık yatırım Tesla AI projelerini kaldırma tehdidi, Tesla, Buffalo, New York tesisinde bir "Dojo" süper bilgisayarına 500 milyon dolarlık bir yatırım yapmayı planlıyor  Google ve Sarılma Yüzü    yapay zekayı daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlıyor. Hem Hugging Face'in açık modellerinden hem de Google Cloud'un teknolojisinden yararlanarak açık bilim ve kaynak alanındaki ortak girişimlere odaklanıyor. Amaç, daha geniş bir kullanıcı ve uygulama yelpazesi için yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesini kolaylaştırmaktır. Hugging Face ve Google Cloud arasında yakın zamanda duyurulan ortaklık,  Bu arada Google Bard, HuggingFace'in Chatbot Arena Liderlik Tablosunda   ve topluluk odaklı LLM sıralamasında GPT-4'ü geride bıraktı ve artık yalnızca GPT-4 Turbo'nun gerisinde kaldı. ikinci sıraya yükseldi  Size kolaylık sağlamak için kategorize edilmiş en yeni araştırma makaleleri  Model Sıkıştırma ve Verimlilik    : Performansı korurken parametreleri kaldırarak büyük dil modellerini verimli bir şekilde sıkıştırmaya yönelik bir teknik  SLICEGPT → makaleyi okuyun    : Kapsamlı bir parametre aralığına sahip, yüksek performanslı, çok dilli kod oluşturma modelleri geliştirmeye odaklanır  DeepSeek-Coder →makaleyi okuyun    : T5 modelleri için hesaplama gereksinimlerini azaltan etkili bir ön eğitim yöntemi sunar  SPACTOR-T5 →makaleyi okuyun    : Çoklu kod çözme kafaları kullanarak geniş dil modeli çıkarımını hızlandırmaya yönelik bir çerçeve  MEDUSA →makaleyi okuyun  LLM Yetenekleri ve Değerlendirme    : MLLM'leri birden fazla yöntemde genelleştirilebilirlik, güvenilirlik ve nedensellik açısından değerlendirir  GPT-4'ten Gemini'ye ve Ötesine →makaleyi okuyun    : 500'den fazla dili destekleyen, dil modeli erişilebilirliğini artıran çok dilli bir LLM geliştirir  MaLA-500 →makaleyi okuyun    : Büyük dil modelleri tarafından oluşturulan metnin sıfır atışta tespiti için bir yöntem sunar  Yüksek Lisans'ları Dürbünle Tespit Etme → makaleyi okuyun  Multimodal ve Özel Modeller    : Gelişmiş görüntü işleme için maskeli otomatik kodlayıcılardaki kod çözme mekanizmasını inceler  Maskelenmiş Otomatik Kodlayıcılar için Yama Bağımlılığını Yeniden Düşünmek → makaleyi okuyun    : Çok modlu büyük dil modellerinin ilerlemeleri ve yetenekleri üzerine kapsamlı bir araştırma  MM-LLM'ler →makaleyi okuyun    : Çin bağlamında büyük çok modelli modelleri değerlendirmek için bir kıyaslama noktası oluşturuyor  CMMMU →makaleyi okuyun    : Gelişmiş uzamsal akıl yürütme yetenekleriyle görüş dili modellerini geliştirir  SpatialVLM →makaleyi okuyun  Yapay Zeka Eğitimi ve Veri Üretim Teknikleri    : Solomonoff Tümevarımına yaklaşarak evrensel tahmin stratejileri için sinir ağlarının eğitimini araştırıyor  Evrensel Tahmincileri Öğrenmek →makaleyi okuyun    : Üretken NLP'de esnek ve tekrarlanabilir veri hazırlığı için bir Python kütüphanesi  Unitxt →makaleyi okuyun    : Büyük dil modellerini kullanarak yüksek kaliteli, içeriğe dayalı sentetik veriler üretmeye yönelik bir yöntem  GENIE →makaleyi okuyun    : Doğrudan ham baytlardan öğrenen, belirteçsiz bir dil modelini araştırıyor  MambaByte → makaleyi okuyun    : Daha iyi performans için görevden bağımsız bir iskele tekniği ile dil modellerini geliştirir  Meta-Prompting → makaleyi okuyun    : Takviyeli öğrenimde büyük dil modellerini insan tercihleriyle uyumlu hale getirmeye yönelik bir yaklaşım  WARM →makaleyi okuyun  Dil Modelleri ve Rol Oynama    : Etkili görsel bilgi kodlaması için gelişmiş görme kelime dağarcığını entegre eden kompakt bir model sunar  Küçük Dil Modeli, Güçlendirilmiş Görme Kelime dağarcığıyla Buluşuyor → makaleyi okuyun    : Büyük dil modellerini kullanarak diyalogları rol oynamak için bir yöntem geliştirir  Büyük Dil Modelleri Tüm Karakterlerin Süperpozisyonudur → makaleyi okuyun    : Konuşma uygulamaları için çok dilli geniş dil modellerinden oluşan bir koleksiyon sunar  Orion-14B →makaleyi okuyun  Diğer bültenlerde    Apple'ın "Avrupa Birliği'nde dağıtılan uygulamalara ilişkin güncelleme" başlıklı harika incelemesi Hard Software'den    Model Birleştirme hakkında eğlenceli okuma "Saf Yüksek Lisans kara büyü gibi görünen şey literatür tarafından desteklendiğinde" Interconnects'ten  Bu Yıl Apple'ın Yapay Zekada Uyandığı Yıl mı?  Madrona yatırımcılarının görüşü.    Davos ve Dünya Ekonomik Forumu'ndaki deneyimini anlatıyor. Yapay zekayla ilgili ama Ng'nin imzasını taşıyan hümanist tarzıyla. Andrew Ng,

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

Subscribe to Turing Post newsletter for free

Subscribe to My Newsletter

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Make resilience your competitive advantage

FOD#38: Yapay Zeka Bizi Yeni Bir Sağlık İzleme Çağına Götürüyor Olabilir

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps