بازگشت به چت هما هما وبلاگ
اخبار زنده هوش مصنوعی
۵۲۳ خبر
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: 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 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 DALL·E 2: چگونه هوش مصنوعی محدودیت‌های محتوا را مدیریت می‌کند تا تصاویر امن تولید شود OpenAI با DALL·E 2 محدودیت‌های محتوا را با پیش‌آموزش و گارد‌رايل فعال می‌کند؛ مقاله ما روند‌های اصلاح محتوا را توضیح می‌دهد. پژوهش هوش مصنوعی در ذهن‌سازی بازی‌ها: مدل VPT چگونه می‌تواند Minecraft را یاد بگیرد OpenAI با مدل Video PreTraining (VPT) موفق شد با ویدیوهای غیر برچسب‌خورده، شبکه عصبی را برای بازی Minecraft آموزش دهد؛ می‌تواند ابزارهای یاقوتی بسازد و مهارت‌های انسانی را تقلید کند. پژوهش هوش مصنوعی در عصری جدید: چالش‌های آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ و راهکارهای نوین دست‌یابی به نتایج برتر در هوش مصنوعی نیازمند آموزش شبکه‌های عصبی عظیم است؛ ولی این فرایند با هماهنگی چندین GPU در کلاستر و رسیدن به چالش‌های فنی و پژوهشی همراه است. پژوهش هوش مصنوعی جدید، مدل‌ها را به بیان ابهام‌ها می‌آموزد OpenAI مدل‌های زبانی را آموزش می‌دهد تا در پاسخ‌ها، میزان اطمینان خود را به صورت کلمات طبیعی بگویند، گامی نوین در تعامل انسان و ماشین؛ این امکان باعث می‌شود تا سیستم‌های تصمیم‌گیری دقت بالاتری یابند. 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.