FinTech Studios เสริมทัพด้วย 11 LLM ใหม่
FinTech Studios เพิ่ม 11 LLMs ใหม่จาก Open AI, Anthropic, Amazon และ Cohere เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของแพลตฟอร์มข้อมูลการตลาดและกฎระเบียบ
Tag: RAG
Llama ของ Meta: ขับเคลื่อนเศรษฐกิจสหรัฐฯ ด้วย AI โอเพนซอร์ส
การตัดสินใจของ Meta ที่จะเปิดโอเพนซอร์สโมเดล Llama AI ได้จุดประกายให้เกิดนวัตกรรมและการแข่งขัน ช่วยให้ผู้คนและธุรกิจต่างๆ สร้างเครื่องมือที่เปลี่ยนแปลงเศรษฐกิจอเมริกัน
โมเดล AI 111B พารามิเตอร์สุดล้ำของ Cohere: พลังผสานประสิทธิภาพ
Cohere เปิดตัว Command A โมเดล AI สุดล้ำ 111 พันล้านพารามิเตอร์, ความยาวบริบท 256K, รองรับ 23 ภาษา ทำงานบน GPU เพียง 2 ตัว ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับองค์กร
Cohere เปิดตัว Command A: โมเดล AI 111B พารามิเตอร์, บริบท 256K
Command A จาก Cohere คือโมเดล AI ประสิทธิภาพสูงสำหรับองค์กร มีพารามิเตอร์ 111 พันล้าน, บริบท 256K, รองรับ 23 ภาษา และลดต้นทุน 50% ทำงานบน 2 GPUs ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Command R ของ Cohere: AI ประสิทธิภาพสูงที่คุ้มค่า
Command R โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ใหม่ล่าสุดของ Cohere เป็นก้าวกระโดดที่สำคัญของ AI ที่ทรงพลังแต่ประหยัดพลังงาน มอบประสิทธิภาพระดับสูงและลดการใช้พลังงาน เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับธุรกิจที่ต้องการเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัย
Command A ของ Cohere: ก้าวกระโดดของ LLM
Cohere เปิดตัว Command A โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ใหม่ที่เน้นความเร็วและประสิทธิภาพในการประมวลผลที่เหนือกว่าคู่แข่ง เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดโดยใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
Mistral OCR: ปฏิวัติเอกสารด้วย AI
Mistral OCR คือ API ที่ล้ำสมัยสำหรับการแปลงเอกสาร ไม่ใช่แค่ดึงข้อความ แต่ยังเข้าใจรูปภาพ ตาราง สมการ และโครงสร้างที่ซับซ้อน ทำให้เหมาะกับระบบ RAG
Google เปิดตัว Gemini Embedding โมเดลฝังข้อความขั้นสูงสุด
Google ได้เปิดตัวโมเดลฝังข้อความ (Text Embedding) ใหม่ที่ล้ำสมัย ซึ่งกำหนดมาตรฐานใหม่ในด้านการค้นหา, การดึงข้อมูล และการจัดหมวดหมู่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โมเดลทดลองนี้มีชื่อว่า Gemini Embedding ('text-embedding-large-exp-03-07')
Mistral เปิดตัว API แปลง PDF เป็น Markdown พร้อมใช้กับ AI
Mistral OCR API ใหม่ แปลง PDF ที่ซับซ้อนเป็น Markdown ได้อย่างราบรื่น ทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับ AI ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี OCR แบบ multimodal และปรับให้เหมาะสมสำหรับระบบ RAG
ความท้าทายที่แท้จริง สร้างแอปพลิเคชัน AI ระดับองค์กร
แม้จะมีการลงทุนมหาศาลในการฝึกอบรม Large Language Models (LLMs) แต่ความท้าทายที่สำคัญคือการนำ LLMs เหล่านี้ไปใช้ในแอปพลิเคชันจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การปรับแต่งอย่างละเอียด (Fine-tuning) และ RAG ไม่ใช่ยาวิเศษเสมอไป