Des chercheurs ont mis au point des algorithmes permettant à différents modèles d'IA de fonctionner ensemble. La suppression de la barrière linguistique entre les systèmes accélère le travail de 2,8 fois. Jusqu'à récemment, chaque modèle d'IA utilisait son propre ensemble unique de tokens, compréhensible uniquement par lui-même. Cela constituait un obstacle à la collaboration entre des systèmes développés par différents développeurs. Les grandes entreprises technologiques utilisaient déjà la méthode du ' décodage à la volée ', dans laquelle un petit modèle rapide effectue une première évaluation de la requête, tandis qu'un modèle plus grand et plus lent vérifie et corrige la réponse. Mais cette approche ne fonctionne qu'avec des modèles ' parlant ' la même langue numérique. La nouvelle solution comprend deux algorithmes principaux. Le premier permet aux modèles de convertir leurs données de sortie dans un format universel, compréhensible par tous les systèmes. Le second oblige les modèles à se concentrer sur des tokens ayant la même signification pour différents systèmes, à l'instar des mots ' banane ' ou ' Internet ' qui se prononcent de manière pratiquement identique dans différentes langues humaines.
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