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 در عمل: Advantage Actor Critic (A2C) و کاربردهایش
مزیت A2C در هوش مصنوعی: یادگیری تقویتی با کاهش واریانس، بهبود عملکرد رباتیک در PyBullet، آموزش عملی، بهینهسازی مدل و کاهش هزینه اجرا و بازدهی بیشتر.
پژوهش
هوش مصنوعی در مقابل حملات: آموزش مدل با دادههای تهاجمی در MNIST
در این مقاله به بررسی روش آموزش پویا با استفاده از دادههای تهاجمی پرداخته میشود؛ چگونه میتوانید با ایجاد نمونههای فریبنده مدل MNIST خود را تقویت کنید و از مزایای معیارهای دینامیک بهرهمند شوید.
پژوهش
چگونه مدل 176B پارامتر BLOOM با استفاده از تکنیکهای پیشرفته آموزش یافت
BLOOM، مدل زبان ۱۷۶ میلیارد پارامتر، با ترکیبی از معماری Megatron‑DeepSpeed و تکنیکهای دروازه دادهای، توزیعی و حافظه‑بهینه آموزش یافت؛ دقت و سرعت حداکثری را در محیطهای منابع محدود ارائه میدهد.
پژوهش
TAPEX: پیشآموزشی هوشمند بر روی جدولها بدون داده واقعی
تشریح دستاویزی TAPEX که در آن پیشآموزش مدلهای هوش مصنوعی بر روی جدولها بدون نیاز به داده واقعی انجام میشود، نشان میدهد ویرایش الگوریتمی مبتنی بر اصول منحصر به فرد توانمندی در پاسخ به سوالات پایگاهداده را بهطور قابلملاحظه تقویت میکند.