پژوهش قدرت هوش مصنوعی ترنسفورمرها در پیش‌بینی دقیق سری‌های زمانی ترنسفورمرها در پیش‌بینی سری‌های زمانی، به‌ویژه با مدل Autoformer، کارایی خیره‌کننده‌ای دارند و ادعاهای مربوط به برتری مدل‌های خطی ساده را رد می‌کنند. با ما همراه باشید تا عمق این نوآوری را بررسی کنیم. ۲۶ خرداد ۱۴۰۲ ۴ دقیقه پژوهش آیا مدل‌های بنیادی هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را مانند انسان برچسب‌گذاری کنند؟ هوش مصنوعی و برچسب‌گذاری داده: بررسی می‌کند که آیا مدل‌های بنیادی قادر به تشخیص و اولویت‌بندی داده‌ها مانند انسان هستند یا خیر. مقایسه نتایج مدل‌ها با قضاوت انسانی در سنجش کارایی آن‌ها. ۲۲ خرداد ۱۴۰۲ ۳ دقیقه پژوهش سرعت‌گذاری مدل‌های ترنسفورمر به کمک AWS Inferentia2 در هوش مصنوعی AWS Inferentia2، سخت‌افزار جدید ابری، توانایی شتاب‌زده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر هفینگ فیس را افزایش داده و هزینه‌های اجرایی را به شکل چشمگیری کاهش می‌دهد. انطباق با پلتفرم هفینگ فیس امکان استفاده آسان از ترنسفورمری را در پروژه‌های عملی فراهم می‌کند. ۲۸ فروردین ۱۴۰۲ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: محدودیت های شناسایی بیش از حد مدل پاداش در آموزش RLHF قانون مقیاس در هوش مصنوعی نشان می‌دهد که بیشینه‌سازی مدل‌های پاداش می‌تواند کارایی را کاهش دهد. این مقاله به بررسی چالش‌ها و راهکارهای کاهش این ناهماهنگی می‌پردازد. ۲۷ مهر ۱۴۰۱ ۲ دقیقه آموزش Vision Transformers بر روی Graphcore: آموزش سریع مدل های پزشکی با هوش مصنوعی در این مقاله بررسی می‌کنیم چطور می‌توان با استفاده از کتابخانهٔ Hugging Face Optimum و پردازندهٔ Graphcore IPU، مدل Vision Transformer را بر روی داده‌های رادیولوژیکی تنظیم کرد و سرعت و کارایی بالایی بدست آورد. ۲۷ مرداد ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: نیستروفرمری که زمان و حافظه ترنسفورمرها را کاهش می‌دهد روش نیستروفرمری با بهره‌گیری از تکنیک نیسترو، خود‑توجه در ترنسفورمرها را به صورت خطی ساختن می‌کند؛ کارایی آن در NLP و CV موثر است. ۱۱ مرداد ۱۴۰۱ ۲ دقیقه 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. ۶ مرداد ۱۴۰۱ ۲ دقیقه محصولات Gradio 3.0 رونمایی شد: تجربه جدید هوش مصنوعی با کارایی بالا نسخه‌ای دوباره طراحی‌شده از کتابخانهٔ Gradio با سرعت بالاتر و payload کوچک‌تر، فرصت‌های جدیدی برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. در این مقاله، ویژگی‌های کلیدی 3.0 را بررسی می‌کنیم. ۲۶ اردیبهشت ۱۴۰۱ ۲ دقیقه آموزش تجربهٔ هوش مصنوعی با Optimum و IPU Graphcore – راهنمای شروع برای مبتدیان مقاله حاضر، گام‌های اصلی جهت اجرای مدل‌های Transformer بر روی IPU Graphcore با Optimum را توضیح می‌دهد، تا سرعت پیش‌بینی و کارایی هوش مصنوعی را بهینه کنیم. ۹ آذر ۱۴۰۰ ۲ دقیقه پژوهش سرعت‌دادن فرآیند تنظیم دقیق PyTorch با فناوری‌های آیندل در هوش مصنوعی به‌خاطر استفاده از سرورهای آیندل و کتابخانه‌های کارایی، فرآیند آموزش مدل‌های PyTorch می‌تواند با طولانی‌ترین زمان‌های یادگیری، به سرعت قابل بهبود برسد ۲۸ آبان ۱۴۰۰ ۲ دقیقه