پژوهش
هوش مصنوعی در 8‑بیت: بهینه‌سازی ماتریسی برای ترنسفورمرهای بزرگ
مقاله حاضر به صورت ساده‌راه‌نمایی برای کاربرانی است که در بحث 8‑بیتی بازتاب کردن متن و کاهش مصرف حافظه در ترنسفورمرهای بزرگ علاقه‌مندند؛ مزایای سرعت و بهبود مصرف را بررسی می‌کنیم.
پژوهش
هوش مصنوعی در هکینگ فیس: فلسفه TensorFlow و امکانات آینده
هکینگ فیس با فلسفهٔ TensorFlow، مدل‌ها و توابع پیش‌فرض، امکانات هم‌زمانی با Keras، XLA، و نگرانی برای انتشار جامعهی آزاد، پیشرفت در هوش مصنوعی را سرعت می‌دهد.
مدل‌ها
هوش مصنوعی: چگونه مدل‌های Sentence Transformer را آموزش و بهینه‌سازی کنیم
مقاله‌ای جامع درباره آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های Sentence Transformer، نکات کلیدی، راهنمای عملی و روش‌های انتقال دانش مدل به محیط‌های تولیدی در حوزه هوش مصنوعی.
پژوهش
هوش مصنوعی: راهنمای عملی Proximal Policy Optimization (PPO) در یادگیری تقویتی
دستورات کامل Proximal Policy Optimization (PPO) را معرفی می‌کنیم، مزایای آن در یادگیری تقویتی، و نحوه پیاده‌سازی توسط Hugging Face و منابع متن‌باز.
پژوهش
پاسخ هوش مصنوعی در گام‌های NAIRR: توسعهٔ باز و مسئولیت‌پذیر
Hugging Face در پاسخ به گزارش NAIRR، حمایت از دسترسی آزاد و مسئولانه به هوش مصنوعی را اعلام کرده؛ راهکارهای متن‌باز برای پیشرفت علمی را بررسی می‌کند.
پژوهش
هوش مصنوعی: آموزش کارآمد مدل زبان برای پر کردن بخش متوسط متن
خلاصه‌ای از چگونگی آموزش مدل‌های زبان گسترش یافته برای پرکردن بخش وسط متن با استفاده از روش‌های جدید و بهینه، چشم‌اندازهای امکان‌پذیر در حوزه هوش مصنوعی را می‌پیش‌بینی می‌کند.
پژوهش
هوش مصنوعی با TensorFlow و XLA: تولید متن ۱۰۰ برابر سریعتر
در این مقاله، روش تولید متن پیشرفته با ترکیب TensorFlow و XLA بررسی می‌شود؛ این تکنولوژی سرعت را تا ۱۰۰× افزایش داده و حتی از پایتورچ پیشی می‌گیرد، با امکان دسترسی وسیع و بهره‌برداری سریعتر مدل‌های زبانی.
پژوهش
هوش مصنوعی: گسترش الگوریتم گریدینت سیاست با PyTorch بر روی پلتفرم Hugging Face
در این مقاله به بررسی کاربرد Policy Gradient در PyTorch می‌پردازیم، این مسیر یادگیری تقویتی را در چارچوب تجاری و متن باز Hugging Face معرفی می‌کنیم و نکات عملی و کلیدی را برای توسعه‌گران بیان می‌کنیم.
پژوهش
هوش مصنوعی: تولید embedding به بردارهای معنایی ساده
در این مقاله، قدم‌های اولیه برای ایجاد و استفاده از embeddings در هوش مصنوعی بررسی می‌شود؛ از دادهٔ ساخت، میزبانی رایگان در هاب، تا یافتن مشابه‌ترین اسناد.
پژوهش
نقد‌نویسی هوش مصنوعی، مهارتی نو برای کشف و بهینه‌سازی ضعف‌های خلاصه
OpenAI با مدل‌های «نقد‌نویسی» هوش مصنوعی، به‌صورت خودکار عیوب در خلاصه‌های متن را تشخیص می‌دهد؛ این فناوری مقیاس‌پذیر، نقش مهمی در نظارت انسانی بر سیستم‌های پیچیده ایفا می‌کند.