پژوهش پیاده‌سازی RLHF با PPO: بازتولید کد OpenAI و نکات کلیدی این مقاله به تفصیل جزئیات پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) در چارچوب PPO را بررسی می‌کند و از بازتولید کدهای OpenAI بهره می‌گیرد. ۲ آبان ۱۴۰۲ ۲ دقیقه مدل‌ها چگونه مدل IF متن به تصویر را در Google Colab رایگان اجرا کنیم؟ آموزشی گام به گام برای راه‌اندازی مدل IF، مدل متن‑به‑تصویر پیشرفته، با چارچوب diffusers در محیط رایگان Google Colab. نکات بهینه‌سازی حافظه و کدها. ۶ اردیبهشت ۱۴۰۲ ۲ دقیقه محصولات هوش مصنوعی در دنیای تصاویر: کنترل بهتر با مدل ControlNet ControlNet یک چارچوب متن باز برای اضافه کردن کنترل مکانی به مدل‌های Diffusion مثل Stable Diffusion است. با استفاده از نقشه عمق، کلید نقطه و سایر ورودی‌های فضایی، هنرمندان و توسعه‌دهندگان می‌توانند تصاویر دقیق‌تر و هدفمند‌تری ایجاد کنند. ۱۲ اسفند ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش SetFit: راهکار هوش مصنوعی کم‌نمونه بدون prompts، مخصوص تحلیل احساسات SetFit یک چارچوب هوش مصنوعی کم‌نمونه بدون prompts است که با تنها 8 نمونه در هر کلاس، دقتی شبیه به RoBERTa Large روی 3k مثال را به دست می‌دهد. ۴ مهر ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش آموزش مدل زبانی با Megatron‑LM: راهکار سریع برای هوش مصنوعی در GPU می‌توانید با استفاده از چارچوب Megatron‑LM به راحتی مدل‌های زبانی بزرگ را روی چندین GPU آموزش دهید و بهره‌وری را به حداکثر برسانید. ۱۶ شهریور ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی باز و مسئولانه: چارچوب‌های مجوز OpenRAIL برای مدل‌ها و داده‌ها OpenRAIL یک چارچوب مجوز هوش مصنوعی آزاد و مسئولانه است که امکان دسترسی آزاد به مدل‌ها و داده‌ها را در عین تضمین استفاده اخلاقی فراهم می‌کند. ۹ شهریور ۱۴۰۱ ۲ دقیقه 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. ۹ تیر ۱۴۰۱ ۲ دقیقه 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. ۸ تیر ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: معرفی گسترده و رایگان یادگیری تقویت عمیق در هسته و فریم‌ورک‌های متن‌باز مقالهٔ هاجینگ فیس مروری جامع بر یادگیری تقویت عمیق است؛ مفاهیم پایه، چارچوب RL، سیاست‌ها و ارزش‌ها، و دورهٔ رایگان این حوزه را درآورده؛ راهنمایی برای همه‌گیران ۱۴ اردیبهشت ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی : چگونه Wav2Vec2 با n‑gram در چارچوب Transformers بهبود می‌یابد معرفی روش بهبود مدل Wav2Vec2 از طریق ادغام n‑gram در چارچوب 🤗 Transformers، نکات کلیدی، چالش‌ها و نتایج آزمایشی، و راه‌های پیاده‌سازی در پروژه‌های واقعی. ۲۲ دی ۱۴۰۰ ۲ دقیقه