پژوهش آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های بازرتبه‌بندی با هوش مصنوعی سنتنس ترنسفورمرز با کتابخانه قدرتمند Sentence Transformers، نحوه آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های بازرتبه‌بندی (Reranker) را بیاموزید. این تکنیک کلیدی، جستجو و تولید متن در هوش مصنوعی را متحول می‌کند و به بهبود دقت و کارایی سیستم‌های هوشمند کمک می‌کند. ۶ فروردین ۱۴۰۴ ۴ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: مسیر نوآوری در کدگذاری موقعیتی ترنسفورمری در این مقاله به بررسی جادهٔ نوآوری در کدگذاری موقعیتی برای ترنسفورمری می‌پردازیم و نشان می‌دهیم چگونه روشی نوین به نام RoPE بهینه‌سازی مدل‌های زبانی پیشرفته را امکان‌پذیر می‌کند ۵ آذر ۱۴۰۳ ۲ دقیقه مدل‌ها بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با OpenVINO و Optimum-Intel محبوب‌ترین روش برای استقرار مدل‌های ترنسفورمر در لبه (Edge) با استفاده از ابزارهای Optimum-Intel و OpenVINO GenAI را که بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بررسی می‌کنیم. ۳۰ شهریور ۱۴۰۳ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی بر روی حافظهٔ محلی: معرفی ggml و کاربردهای آن بررسی جامع فریم‌ورک open-source ggml که برای اجرای مدل‌های ترنسفورمر به صورت on-device طراحی شده و متناسب با دستگاه‌های کم‌منبع است و ابزارهای توسعه ۲۳ مرداد ۱۴۰۳ ۲ دقیقه مدل‌ها کوانتایز دیفیوژن ترنسفورمر با Quanto: کاهش مصرف حافظه در هوش مصنوعی با معرفی ابزارهای Quanto و Diffusers، اجرا کردن مدل‌های سنگین تولید تصویر با هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای محدود‌تر بدون افت عملکرد محسوس اکنون امکان‌پذیر است. ۹ مرداد ۱۴۰۳ ۳ دقیقه مدل‌ها معرفی JAT؛ هوش مصنوعی همه‌کاره Hugging Face برای محیط‌های متنوع مدل JAT یک عامل چندمنظوره هوش مصنوعی است که با داده‌های تخصصی از محیط‌هایی مانند Atari، BabyAI، Meta-World و MuJoCo آموزش دیده و اکنون به‌صورت متن‌باز در دسترس است ۳ اردیبهشت ۱۴۰۳ ۲ دقیقه آموزش هوش مصنوعی برای همه: معرفی ساده Hugging Face Transformers هوش مصنوعی را آسان بیاموزید! راهنمای غیرتخصصی هامینگ‌فیس ترنسفورمرز، ابزار قدرتمند متن‌باز برای مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را کشف کنید. مناسب برای مبتدیان و علاقه‌مندان کسب‌وکار. ۳ فروردین ۱۴۰۳ ۳ دقیقه آموزش آموزش گام‌به‌گام PatchTST در Hugging Face؛ از پیش‌بینی تا انتقال یادگیری با PatchTST در Hugging Face پیش‌بینی سری‌های زمانی را بیاموزید؛ از آموزش روی داده برق تا انتقال یادگیری به ETTh1 با روش‌های Zero-shot و Fine-tuning. ۱۲ بهمن ۱۴۰۲ ۲ دقیقه پژوهش بهینه‌سازی مدل‌های LLM با AutoGPTQ: راه حل هوش مصنوعی سبک‌وزن Hugging Face با ادغام AutoGPTQ در Transformers، مدل‌های زبانی بزرگ را برای کاربران، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان سبک‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌کند. ۱ شهریور ۱۴۰۲ ۲ دقیقه پژوهش قدرت هوش مصنوعی ترنسفورمرها در پیش‌بینی دقیق سری‌های زمانی ترنسفورمرها در پیش‌بینی سری‌های زمانی، به‌ویژه با مدل Autoformer، کارایی خیره‌کننده‌ای دارند و ادعاهای مربوط به برتری مدل‌های خطی ساده را رد می‌کنند. با ما همراه باشید تا عمق این نوآوری را بررسی کنیم. ۲۶ خرداد ۱۴۰۲ ۴ دقیقه