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 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
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.
مدلها
هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ: PyTorch FSDP و Accelerate برای تسریع آموزش مدلهای عظیم
PyTorch FSDP با کتابخانه Accelerate موجب تسریع آموزش مدلهای عظیم میشود؛ بدون تغییر در کد، به راحتی مقیاس معادل Multi‑GPU و یادگیری بهسختافزار دست یابید.
پژوهش
هوش مصنوعی در ابر: راهنمای سریع راهاندازی ترنسفورمرها روی Habana Gaudi
با همکاری Habana Labs و Hugging Face، گامی شگفتانگیز در جهت تسهیل آموزش مدلهای ترنسفورمر بر روی متغیرهای Habana Gaudi برداشته شد. در این آموزش، نکات کلیدی برای راهاندازی و بهرهبرداری سریع و هزینه مؤثر آورده شده است.
مدلها
هوش مصنوعی با Habana Labs: سرعت بخشیدن به آموزش مدلهای ترنسفورمر
این همکاری Habana Labs و Hugging Face، آموزش مدلهای ترنسفورمر را بهسرعت کرده و هزینهها را کاهش میدهد و بهدست آوردن نتایج بهتر در برابر رقبا.
پژوهش
آموزش مدل GPT-2 خودساخته CodeParrot برای کد نویسی هوش مصنوعی
در این مقاله به آموزش مرحله به مرحله ساخت مدل GPT‑2 به نام CodeParrot میپردازیم؛ از جمعآوری ۱۸۰ گیگابایت کد پایتون تا آموزش و ارزیابی نهایی، ویژگیها و نکات کلیدی این پروژهٔ هوش مصنوعی را توضیح میدهد.
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