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.
آموزش
ساخت یک ژنراتور فهرست آهنگی با هوش مصنوعی: جزئیات انطباق Sentence Transformers
این مقاله به بررسی ساخت ژنراتور فهرست آهنگی با کاربرد Sentence Transformers و گراودی میپردازد؛ مراحل embedding، جستجوی معنایی و راهاندازی وبسرویس را شرح میدهد.
مدلها
هوش مصنوعی بلاوم: نخستین مدل زبان چندملیتی ۱۷۶ میلیارد پارامتر
BLOOM، نهمین مدل زبانی بزرگ جهان، با ۱۷۶ میلیارد پارامتر، در ۴۶ زبان طبیعی و ۱۳ زبان برنامهنویسی کار میکند و دسترسی آزاد به دادهها و کدها را فراهم میآورد.
پژوهش
هوش مصنوعی و تحلیل احساسات در توییتر: راهنمای گامبهگام برای همه
در این مقاله بهصورت مختصر، نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل احساسات در توییتر را برای برنامهنویسان و کاربران بدون کدنویسی بررسی میکنیم؛ روشهای عملی و ابزارهای متداول را معرفی میکنیم.
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.
آموزش
شروع پروژه هوش مصنوعی: نکاتی برای استفاده از Sentence Transformers
چگونه با یک پروژه ساده هوش مصنوعی، از کتابخانه Sentence Transformers شروع کنیم، چارچوبهای انتخاب و نکات کلیدی برای موفقیت را بررسی میکنیم.
پژوهش
هوش مصنوعی را با Evaluation on the Hub ارزیابی کنید – راهنمای جامع اوپنسورس
معرفی Evaluation on the Hub، ابزار جدید اوپنسورس برای ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی بدون نوشتن کد، توضیحات کاربردی، مراحل عملی و نکات کلیدی.