Die meisten Menschen nutzten ChatGPT wie eine intelligentere Suchmaschine. Stellen Sie eine Frage, erhalten Sie eine Antwort und machen Sie weiter.

Es funktioniert, aber es hinterlässt ein überraschend viel Wert auf dem Tisch.

ChatGPT hat sich in den letzten Jahren weit über einen einfachen Chatbot hinaus entwickelt. Es kann im Web surfen, Dateien analysieren, Bilder erstellen, den Speicher verwalten und sogar realistische Sprachgespräche führen. Dennoch interagieren viele Benutzer weiterhin genauso damit wie am ersten Tag.

Das Ergebnis ist eine Lücke zwischen den Möglichkeiten von ChatGPT und dem, wofür die meisten Menschen es tatsächlich nutzen.

Wenn Sie jemals das Gefühl hatten, dass die Antworten von ChatGPT allgemein gehalten, sich wiederholend oder inkonsistent waren, liegt das Downside möglicherweise nicht am Modell. Es ist das Artwork und Weise, wie Sie es verwenden.

Hier sind Zehn Funktionen und Techniken Dadurch hat sich die Qualität der Antworten, die ich von ChatGPT erhalte, erheblich verbessert.

1. Code verwenden

Sprachmodelle eignen sich hervorragend für die Arbeit mit Sprache. Aber Mathematik ist keine Sprache. Und Logik ist es auch nicht.

Das Downside tritt auf, wenn ChatGPT versucht, Probleme zu lösen, die Mathematik oder logisches Denken erfordern Sprache.

Obwohl moderne Modelle deutlich besser in der Argumentation und Berechnung sind als frühere Versionen, passieren immer noch Fehler.

Wenn es auf Genauigkeit ankommt, fügen Sie den folgenden Satz in Ihre Eingabeaufforderung ein:

Use Code

Hier sind die oben genannten Fragen, wenn sie mit „Code verwenden“ gestellt werden.

Dies ist besonders nützlich für Finanzanalysen, Statistiken, Zinseszinsberechnungen, Prozentänderungen, Datenanalysen und alle Aufgaben, bei denen es auf Präzision ankommt.

Der Unterschied ist einfach: Anstatt die Antwort zu schätzen, verwendet das Modell Codelogik.

2. Klärende Fragen stellen

Einer der größten Fehler, den Benutzer machen, ist die Annahme, dass ChatGPT bereits genug weiß, um ihre Frage zu beantworten.

Stellen Sie sich vor, Sie bitten jemanden, Ihnen beim Verfassen eines Lebenslaufs zu helfen, ohne ihm Ihre Meinung zu sagen

1. Erfahrung
2. Fähigkeiten
3. Zielrolle
4. Industrie

Die meisten Leute würden schon vorher Folgefragen stellen Ratschläge geben. Bei ChatGPT sollte es nicht anders sein.

Indem Sie das Modell bitten, vor der Antwort den Kontext zu erfassen, reduzieren Sie das Rätselraten und erhöhen die Relevanz der endgültigen Antwort.

Dies ist besonders nützlich für Aufgaben wie Karriereberatung, Geschäftsplanung, Reiseempfehlungen, Inhaltserstellung und technische Fehlerbehebung. In diesen Situationen wird die Qualität der Ausgabe häufig von der Qualität der verfügbaren Informationen bestimmt.

Die wenigen Sekunden, die für die Beantwortung klärender Fragen aufgewendet werden, sind das deutlich bessere Ergebnis meist wert.

3. Geben Sie Beispiele statt Anweisungen

Viele Benutzer verbringen mehrere Absätze damit, zu erklären, was sie wann wollen Ein einziges Beispiel hätte die Aufgabe besser erfüllt.

Wenn Sie einen LinkedIn-Beitrag wünschen, stellen Sie einen LinkedIn-Beitrag bereit, dessen Stil Ihnen gefällt. Möchten Sie einen Artikel? Bieten Sie einen Stil, den Sie bewundern. Wenn Sie einen bestimmten Ton wünschen, zeigen Sie dem Modell, wie dieser Ton aussieht.

Anstatt ChatGPT zu zwingen, Ihre Beschreibung eines Schreibstils, einer Struktur oder eines Codecs zu interpretieren, zeigen Sie ihm genau, wie Erfolg aussieht.

Diese Technik führt oft zu einer größeren Verbesserung der Ausgabequalität als das Schreiben immer komplizierterer Eingabeaufforderungen.

4. Richten Sie benutzerdefinierte Anweisungen ein

Eine der am meisten unterschätzten Funktionen in ChatGPT sind benutzerdefinierte Anweisungen.

Überlegen Sie, wie oft Sie dieselben Informationen wiederholen.

• Ihr Beruf.
• Ihre Schreibvorlieben.
• Ihr bevorzugter Antwortstil.
• Ihr Fachwissen.

Ohne benutzerdefinierte Anweisungen beginnt ChatGPT jedes Gespräch so, als ob es Sie zum ersten Mal treffen würde.

Mit benutzerdefinierten Anweisungen beginnt das Modell jedes Gespräch mit einem grundlegenden Verständnis darüber, wer Sie sind und wie Sie am liebsten arbeiten.

Dies reduziert Wiederholungen und sorgt für ein einheitlicheres Gesprächserlebnis.

Für Vielnutzer kann diese Funktion eine enorme Zeitersparnis bedeuten.

5. Nutzen Sie das Gedächtnis bewusst

Speicher und benutzerdefinierte Anweisungen ergänzen sich.

Benutzerdefinierte Anweisungen teilen ChatGPT mit, wie es mit Ihnen interagieren soll. Das Gedächtnis hilft ihm, sich im Laufe der Zeit an relevante Particulars zu erinnern.

Das Schlüsselwort hier ist related.

Zu den nützlichen Erinnerungen gehören langfristige Projekte, Karriereziele, Schreibpräferenzen, wiederkehrende Arbeitsabläufe und persönliche Vorlieben, die zukünftige Interaktionen kontinuierlich verbessern.

Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn man den Speicher wie einen kuratierten Arbeitsbereich und nicht wie einen Abstellraum behandelt.

Bei richtiger Verwaltung verwandelt das Gedächtnis ChatGPT von einem Werkzeug, das Sie wiederholt trainieren, in ein Werkzeug, das sich allmählich an Ihre Arbeitsweise anpasst.

Tipps: Um zu verstehen, wie intestine ChatGPT Sie versteht, verwenden Sie die folgende Eingabeaufforderung:

"What are you able to say about me primarily based on our earlier interactions?"

6. Erstellen Sie dedizierte Projekte

Die meisten Benutzer haben Dutzende getrennter Konversationen, die über ihren Chatverlauf verteilt sind.

• Eine Jobsuche in einem Chat.
• Ein Nebenprojekt in einem anderen.
• Forschungsnotizen woanders.

Projekte lösen dieses Downside, indem sie dedizierte Arbeitsbereiche für bestimmte Ziele schaffen.

Anstatt Informationen auf nicht zusammenhängende Chats zu verteilen, können Sie Konversationen, Dateien, Anweisungen und Kontext um ein einziges Ziel herum organisieren.

Das Ergebnis sind weniger Wiederholungen, eine bessere Kontinuität und ein deutlich besser organisierter Arbeitsablauf.

Ganz gleich, ob Sie sich auf Vorstellungsgespräche vorbereiten, Inhalte schreiben, Recherchen durchführen oder Software program entwickeln – Projekte helfen dabei, den Kontext beizubehalten, der andernfalls verloren gehen würde.

7. Laden Sie Dateien hoch, anstatt sie zu beschreiben

Viele Menschen verbringen mehrere Minuten damit, den Inhalt eines Dokuments zu erklären.

In den meisten Fällen ist es schneller und genauer, einfach das Dokument selbst hochzuladen.

Ganz gleich, ob es sich um einen Lebenslauf, eine Forschungsarbeit, eine Tabelle, eine Präsentation oder einen Vertrag handelt: Durch die Bereitstellung des Quellmaterials kann ChatGPT direkt anhand der Informationen arbeiten, anstatt sich auf Ihre Zusammenfassung zu verlassen.

Dies reduziert Missverständnisse und verbessert die Qualität der Analyse.

Lassen Sie nach Möglichkeit das Modell das Materials lesen, anstatt es manuell zu beschreiben.

Viele Benutzer kommen nie über Textgespräche hinaus.

Das ist so, als würde man ein Smartphone kaufen und es nur zum Telefonieren nutzen.

Hier liegt der Schlüssel zur Erschließung all dieses Potenzials. Verwenden Sie diesen Satz am Ende Ihrer Nachricht:

Use Instruments

Dadurch kann das Modell auf alle ihm zur Verfügung stehenden Instruments zugreifen (Net, Code, Suche, Bild, Audio, Denken usw.).

Consumer
  ↓
LLM
  ↓
Instrument (Net, Code, Search, Picture, and so forth.)
  ↓
LLM
  ↓
Response

Dies wiederum führt zu einer weitaus besseren Antwortqualität. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie das besitzen Plus Abonnement für ChatGPT.

Die größten Produktivitätssteigerungen ergeben sich häufig aus Kombination mehrerer Werkzeuge miteinander.

9. Verwenden Sie den Sprachmodus zur Interviewvorbereitung

Die Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche ist einer der besten Anwendungsfälle für den Sprachmodus.

Das Eintippen von Antworten und das Sprechen von Antworten sind sehr unterschiedliche Fähigkeiten.

Die meisten Kandidaten merken dies in dem Second, in dem sie an einem tatsächlichen Vorstellungsgespräch teilnehmen.

Sprachmodus ermöglicht es Ihnen, realistische Interviewszenarien zu simulieren, Fragen laut zu beantworten, Suggestions zu erhalten und Kommunikationsfähigkeiten in einer Umgebung mit geringem Druck zu üben.

Dies ist besonders nützlich für Verhaltensinterviews, technische Interviews, Präsentationen und die Vorbereitung öffentlicher Reden.

Das Erlebnis kommt einem echten Gespräch viel näher als einem herkömmlichen Textual content-Chat.

10. Machen Sie ChatGPT-Kritik zu eigenen Antworten

Die meisten Benutzer hören nach der ersten Antwort auf. Sie nehmen die Antwort für naked Münze und machen Schluss damit.

Aber Sie werden vielleicht feststellen, dass die Antwort manchmal nicht zufriedenstellend ist. In anderen Fällen hat es überhaupt nichts mit Ihrer Aufgabe zu tun. In solchen Fällen ist die folgende Eingabeaufforderung bzw. der folgende Satz hilfreich:

Stellen Sie bei Bedarf klärende Fragen.

Dies ist eine der effektivsten Techniken, die ich gefunden habe: ChatGPT zu fragen!

Jede Antwort enthält Annahmen, Einschränkungen und potenzielle blinde Flecken. Indem Sie das Modell dazu zwingen, sie zu identifizieren, decken Sie oft Schwachstellen auf, die sonst unbemerkt geblieben wären.

Dies ist besonders wertvoll, wenn Sie Entscheidungen treffen, Argumente bewerten, Artikel schreiben oder Alternativen vergleichen.

• Die erste Antwort ist oft intestine.
• Die zweite Antwort ist häufig besser.
• Die dritte Antwort ist, wo das Interessante liegt Einsichten beginnen sich zu zeigen.

Letzte Gedanken

Das größte Missverständnis über ChatGPT ist

Es ist ein KI-Chatbot

Das ist nicht unbedingt falsch, würde aber das tatsächliche Potenzial einschränken.

Die Qualität der Ergebnisse, die Sie mit ChatGPT erhalten, hängt weitgehend davon ab, ob:

• Sie verwenden ein Instrument oder die gesamte Toolbox.
• Klärende Fragen stellen
• Beispiele liefern
• Speicher nutzen
• Hochladen von Dateien
• Code wird ausgeführt
• Üben mit Sprachgesprächen
• Die eigenen Annahmen in Frage stellen

Für sich genommen bringt jede Technik eine kleine Verbesserung.

Zusammen, sie Ändern Sie grundlegend die Artwork und Weise, wie ChatGPT in Ihren Workflow passt.

Die Verwaltung eines Stromnetzes ist wie der Versuch, ein riesiges Rätsel zu lösen.

Netzbetreiber müssen sicherstellen, dass die richtige Strommenge genau zum richtigen Zeitpunkt in die richtigen Bereiche fließt, und zwar auf eine Weise, die die Kosten minimiert, ohne die physische Infrastruktur zu überlasten. Darüber hinaus müssen sie dieses komplizierte Downside wiederholt und so schnell wie möglich lösen, um der sich ständig ändernden Nachfrage gerecht zu werden.

Um dieses anhaltende Rätsel zu lösen, haben MIT-Forscher ein Problemlösungstool entwickelt, das die optimale Lösung viel schneller als herkömmliche Ansätze findet und gleichzeitig sicherstellt, dass die Lösung keine der Systembeschränkungen verletzt. In einem Stromnetz können Einschränkungen beispielsweise Generator- und Leitungskapazität sein.

Dieses neue Instrument integriert einen Schritt zur Machbarkeitssuche in ein leistungsstarkes Modell für maschinelles Lernen, das zur Lösung des Issues trainiert wird. Der Schritt der Machbarkeitssuche nutzt die Vorhersage des Modells als Ausgangspunkt und verfeinert die Lösung iterativ, bis die bestmögliche Antwort gefunden wird.

Das MIT-System kann komplexe Probleme um ein Vielfaches schneller lösen als herkömmliche Löser und bietet gleichzeitig starke Erfolgsgarantien. Für einige äußerst komplexe Probleme könnte es bessere Lösungen finden als bewährte Instruments. Die Technik übertraf auch rein maschinelle Lernansätze, die schnell sind, aber nicht immer praktikable Lösungen finden können.

Dieses neue Instrument hilft nicht nur dabei, die Stromerzeugung in einem Stromnetz zu planen, sondern könnte auch auf viele Arten komplizierter Probleme angewendet werden, beispielsweise auf die Entwicklung neuer Produkte, die Verwaltung von Investitionsportfolios oder die Planung der Produktion zur Deckung der Verbrauchernachfrage.

„Um diese besonders heiklen Probleme intestine lösen zu können, müssen wir Werkzeuge aus maschinellem Lernen, Optimierung und Elektrotechnik kombinieren, um Methoden zu entwickeln, die die richtigen Kompromisse eingehen, um der Domäne einen Mehrwert zu bieten und gleichzeitig ihre Anforderungen zu erfüllen. Man muss die Anforderungen der Anwendung und der Designmethoden so betrachten, dass diese Anforderungen tatsächlich erfüllt werden“, sagt Priya Donti, Professorin für Karriereentwicklung bei Silverman Household am Division of Electrical Engineering and Laptop Science (EECS) und leitende Forscherin am Laboratory for Data and Determination Methods (DECKEL).

Donti, leitender Autor eines Open-Entry-Artikels Artikel über dieses neue Instrument namens FSNetwird vom Hauptautor Hoang Nguyen, einem EECS-Doktoranden, begleitet. Das Papier wird auf der Konferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme vorgestellt.

Ansätze kombinieren

Die Gewährleistung eines optimalen Stromflusses in einem Stromnetz ist ein äußerst schwieriges Downside, das für Betreiber immer schwieriger schnell zu lösen ist.

„Während wir versuchen, mehr erneuerbare Energien in das Netz zu integrieren, müssen sich die Betreiber damit auseinandersetzen, dass die Menge der Stromerzeugung von Second zu Second schwanken wird. Gleichzeitig müssen viel mehr verteilte Geräte koordiniert werden“, erklärt Donti.

Netzbetreiber verlassen sich häufig auf herkömmliche Löser, die mathematische Garantien dafür bieten, dass die optimale Lösung keine Problembeschränkungen verletzt. Es kann jedoch Stunden oder sogar Tage dauern, bis diese Instruments zu einer Lösung gelangen, wenn das Downside besonders kompliziert ist.

Andererseits können Deep-Studying-Modelle selbst sehr schwierige Probleme in einem Bruchteil der Zeit lösen, die Lösung ignoriert jedoch möglicherweise einige wichtige Einschränkungen. Für einen Stromnetzbetreiber könnte dies zu Problemen wie unsicheren Spannungsniveaus oder sogar Netzausfällen führen.

„Modelle für maschinelles Lernen haben aufgrund der vielen Fehler, die während des Trainingsprozesses auftreten, Schwierigkeiten, alle Einschränkungen zu erfüllen“, erklärt Nguyen.

Für FSNet kombinierten die Forscher das Beste aus beiden Ansätzen in einem zweistufigen Problemlösungsrahmen.

Fokus auf Machbarkeit

Im ersten Schritt sagt ein neuronales Netzwerk eine Lösung des Optimierungsproblems voraus. Sehr lose inspiriert von Neuronen im menschlichen Gehirn, neuronale Netze sind Deep-Studying-Modelle, die sich durch die Erkennung von Mustern in Daten auszeichnen.

Als nächstes führt ein herkömmlicher Löser, der in FSNet integriert wurde, einen Schritt zur Machbarkeitsprüfung durch. Dieser Optimierungsalgorithmus verfeinert die anfängliche Vorhersage iterativ und stellt gleichzeitig sicher, dass die Lösung keine Einschränkungen verletzt.

Da der Schritt der Machbarkeitssuche auf einem mathematischen Modell des Issues basiert, kann er garantieren, dass die Lösung einsetzbar ist.

„Dieser Schritt ist sehr wichtig. Bei FSNet können wir die strengen Garantien erhalten, die wir in der Praxis benötigen“, sagt Hoang.

Die Forscher haben FSNet so konzipiert, dass es beide Haupttypen von Einschränkungen (Gleichheit und Ungleichheit) gleichzeitig berücksichtigt. Dies macht es einfacher zu verwenden als andere Ansätze, die möglicherweise eine individuelle Anpassung des neuronalen Netzwerks oder eine separate Lösung für jede Artwork von Einschränkung erfordern.

„Hier können Sie einfach Plug-and-Play mit verschiedenen Optimierungslösern durchführen“, sagt Donti.

Indem sie anders darüber nachdachten, wie das neuronale Netzwerk komplexe Optimierungsprobleme löst, konnten die Forscher eine neue Technik erschließen, die besser funktioniert, fügt sie hinzu.

Sie verglichen FSNet mit herkömmlichen Lösern und rein maschinellen Lernansätzen für eine Reihe anspruchsvoller Probleme, darunter die Optimierung des Stromnetzes. Ihr System verkürzte die Lösungszeiten im Vergleich zu den Basisansätzen um Größenordnungen und respektierte dabei alle Problembeschränkungen.

FSNet hat auch bessere Lösungen für einige der schwierigsten Probleme gefunden.

„Das struggle zwar überraschend für uns, macht aber durchaus Sinn. Unser neuronales Netzwerk kann selbst eine zusätzliche Struktur in den Daten herausfinden, für deren Ausnutzung der ursprüngliche Optimierungslöser nicht konzipiert struggle“, erklärt Donti.

In Zukunft wollen die Forscher FSNet weniger speicherintensiv machen, effizientere Optimierungsalgorithmen einbauen und es skalieren, um realistischere Probleme anzugehen.

„Lösungen für anspruchsvolle Optimierungsprobleme zu finden, die machbar sind, ist von größter Bedeutung für die Suche nach solchen, die nahezu optimum sind. Insbesondere für physische Systeme wie Stromnetze bedeutet nahezu optimum nichts ohne Machbarkeit. Diese Arbeit stellt einen wichtigen Schritt dar, um sicherzustellen, dass Deep-Studying-Modelle Vorhersagen erstellen können, die Einschränkungen erfüllen, mit expliziten Garantien für die Durchsetzung von Einschränkungen“, sagt Kyri Baker, außerordentliche Professorin an der College of Colorado Boulder, die nicht an dieser Arbeit beteiligt struggle.

„Eine anhaltende Herausforderung für die auf maschinellem Lernen basierende Optimierung ist die Durchführbarkeit. Diese Arbeit verbindet auf elegante Weise Finish-to-Finish-Lernen mit einem ausgefeilten Verfahren zur Suche nach Durchführbarkeit, das Gleichheits- und Ungleichheitsverletzungen minimiert. Die Ergebnisse sind sehr vielversprechend und ich bin gespannt, wohin diese Forschung führen wird“, fügt Ferdinando Fioretto hinzu, Assistenzprofessor an der College of Virginia, der nicht an dieser Arbeit beteiligt struggle.

SAN FRANCISCO-5. März 2025-Ceramic.ai ist heute aus Stealth mit Software program for Basis Mannequin Coaching Infrastruktur hervorgegangen, mit der Unternehmen generative KI-Modelle effizienter erstellen und feinstimmen können.

Ceramic.ai wurde von Anna Patterson, dem ehemaligen Google VP of Engineering and Gradient Ventures-Gründer, gegründet.

Ceramic.ai sagte auch, dass es sich um 12 Millionen US -Greenback an Saatgutfinanzierung von NEA, IBM, Samsung Subsequent, Earthshot Ventures und Alumni Ventures gesichert hat.

„Inmitten eines Anstiegs der KI -Einführung werden zu viele Unternehmen immer noch durch Maßstabsgrenzen behindert – von unerschwinglichen Kosten bis hin zu begrenzten Infrastrukturen“, sagte Patterson, CEO. „Wir demokratisieren den Zugang zur Hochleistungs-KI-Infrastruktur, damit Unternehmen die Komplexität des KI-Trainings steuern können, ohne Hunderte von Millionen an Forschungs- und technischen Ressourcen auszugeben. Bei der KI von Enterprise geht es jedoch nicht nur um bessere Instruments, sondern darum, wie Unternehmen arbeiten. Wenn die AI -Adoption a wäre
Baseballspiel, wir würden immer noch die Nationalhymne singen. “

Globale KI -Investitionen verzeichnen bis 2027 ein explosives Wachstum von 16 Milliarden US -Greenback im Jahr 2023 auf schätzungsweise 143 Milliarden US -Greenback. Trotz dieser Ausgabensteigerungen haben 74 Prozent der Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, die KI effektiv zu skalieren und Wert zu erreichen. Eine große Herausforderung besteht darin, dass der Aufbau der KI-Infrastruktur teuer, komplex und ressourcenintensiv ist. Während Tech -Giganten Milliarden für die Entwicklung proprietärer KI -Infrastruktur ausgeben, fehlt den meisten Unternehmen die technischen Ressourcen, um ihre eigenen KI -Modelle zu optimieren und zu skalieren.

Die aktuelle AI -Infrastruktur kann bis zu 10 -fach, jedoch nicht zu 100x skalieren. Das exponentielle Wachstum erfordert eine vollständige Neugestaltung. Ceramic.ai verbindet diese Lücke, indem sie eine unternehmungslösliche Plattform bereitstellt, die nicht nur schneller, sondern grundsätzlich skalierbarer ist, um die nächste Era von KI zu versorgen, was die Komplexität und die Kosten des KI-Modelltrainings dramatisch verringert.

Das Modell der Softwareplattform kann mit langen Kontexten und einer beliebigen Clustergröße trainieren und es Unternehmen ermöglichen, ihre eigenen KI -Modelle schneller zu entwickeln, zu trainieren und zu skalieren als herkömmliche Methoden. Für kleinere Modelle ist Ceramic.ai auf NVIDIA H100 GPUs bis zu 2,5 x schneller als bis zu aktuelle hochmoderne Plattformen und für groß angelegte Langkaltextmodelle. Keramic.ai ist die einzig praktikable Wahl für schnelles Coaching.

Ceramic.ai hat eine umfassende Plattform entwickelt, die sich mit den zentralen Herausforderungen des KI -Bereitstellers der Unternehmen befasst:

● Geschwindigkeit und Effizienz: Die Trainingsinfrastruktur von Ceramic.AI bietet eine höhere Effizienz von bis zu 2,5X als Open-Supply-Stapel, wodurch die Schulungskosten gesenkt und gleichzeitig die Modellleistung verbessert werden.
● Exklusive Langkontext-Trainingsfunktion: Ceramic.ai ist die einzige Plattform, die große Modelle für langkontextdaten schulen kann und die unübertroffene Qualität und Leistung bietet. Das Unternehmen übertrifft alle gemeldeten Benchmarks für ein lang kontextbezogenes Modelltraining und hält auch für 70B+ Parametermodelle eine hohe Effizienz bei.
● Überlegene Argumentationsmodellleistung: Keramik trainierte ein Argumentationsmodell für die Problemlösung und erreichte einen genauen Spielpass@1-Punktzahl bei GSM8K von 92% Tuning Metas LLAMA70B 3.3 Basismodell von 78% und übertrifft Deepseeks R1 84%.
● Optimierte Datenverarbeitung: Die Trainingsdaten für Keramikformen, sodass sichergestellt wird, dass jeder Mikro-Batch nach Thema ausgerichtet ist. Aktuelle Ansätze maskieren entweder andere Dokumente weg, verlieren den Vorteil einer längeren Kontextlänge oder achten auf irrelevante Dokumente und lernen schlechte Gewohnheiten. Indem wir Schulungsdaten neu ordnen, erhöhen wir in 64K- oder 128K-Kontexten, alle zum gleichen Thema, die Anzahl der Datenpunkte, an denen die Aufmerksamkeit quadratisch gelernt werden kann.

Ceramic.ai wurde von einem Expertenteam in groß angelegten Infrastrukturen erbaut und hat bereits dazu beigetragen, Unternehmen zu reduzieren und die Modelltrainingseffizienz in frühen Versuchen zu verbessern. Sie arbeiten mit Lambda, AWS und anderen für beschleunigtes Coaching zusammen.

„Ceramic.ai ist ein Spielveränderer für KI-Entwickler und Unternehmen, die eine höhere Effizienz und eine überlegene Preisleistung anstreben“, sagte Sam Khosroshahi, VP, BD & Strategic Tätigkeiten I AI & Machine Studying bei Lambda. „In unseren Angeboten bieten unsere Angebote Kunden eine beschleunigte Full-Stack-Lösung, die sowohl von Infrastruktur als auch von Modellkompetenz unterstützt und unterstützt wird. Auf diese Weise können Kunden schnellere Ergebnisse, reduzierte Entwicklungskosten und hochwertige Lösungen erzielen. “

„Der meteorische Aufstieg von AI struggle wie eine Rakete, die an einen Pferdekutsch befördert wurde-bisher“, sagte Lila Tretikov, Partnerin und Leiterin der AI-Strategie, NEA. „Anna und ihr Crew in Keramic.ai haben algorithmisch einen kritischen Engpass im Modelltraining zerstört und es schneller, effizienter und skalierbarer gemacht. Mit Keramik können Unternehmen ihre bereits large AI -Schulungs -Workloads 100x skalieren – ohne den entsprechenden Anstieg der Kosten oder der Komplexität. “

„Unsere Investition in Keramik zeigt, wie IBM Innovation fördert und Partnerschaften in hochstrategischen Gebieten verfestigt“, sagte Emily Fontaine, Vizepräsidentin von IBM World Head of Enterprise Capital. „Wir freuen uns, mit Keramik zusammenzuarbeiten, um die kIRTIC -Notwendigkeit zu befriedigen, die Kosten für die KI -Rechenkosten zu senken und das Coaching effizienter und zugänglicher zu gestalten.“