پژوهش چگونه هوش مصنوعی در شناسایی تصاویر مشابه با Hugging Face عمل می‌کند با بهره‌گیری از مدل ViT و کتابخانه Transformers در Hugging Face، می‌توانید سیستم جستجوی تصویر معکوس، مشابه‌سازی تصاویر و کشف اندیشه‌مندی‌های بصری را با مقیاس‌های بزرگ به صورت کارآمد داشته باشید. ۲۶ دی ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی و GPT-3: راه‌حلی برای ساخت و مقیاس‌پذیری ویدئوهای تولیدی GPT‑3 با تنظیم دقیق، توانسته در زمینه تولید ویدئو، به‌صورت خودکار و مقیاس‌پذیر، فرآیند ساخت محتوا را تسهیل کند. این مقاله، تأثیرهای این فناوری را بررسی می‌کند. ۱۳ دی ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش هوش مصنوعی: کشف جزئیات نظام‌های پشت‌زمینه در OpenAI مقاله‌ای جامع در مورد معماری‌های بک‌اند OpenAI است، که به نقش مهندسین سوپرکامپیوتر و تکنیک‌های بهینه‌سازی در سکوهای توزیع‌شده می‌پردازد. نکات کلیدی در مدیریت حافظه، مسیریابی و مقیاس‌پذیری بررسی می‌شود. ۱۷ آذر ۱۴۰۱ 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 محصولات هوش مصنوعی در دسترس: راهنمای سریع راه‌اندازی Inference Endpoints توسط Hugging Face هستهٔ سریع و امن برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، سرویس Inference Endpoints در Hugging Face، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد بدون پیچیدگی، مدل‌های خود را بر روی ابر مدیریت‌شده فراخوانی و مقیاس‌پذیری کنند. ۲۲ مهر ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش نشر ViT از Hugging Face در Vertex AI: راهی سریع و مقیاس‌پذیر با استفاده از Vertex AI، مدل ViT را به سرعت و با کد کم روی سرویس Google Cloud منتشر کنید، قابلیت سکیل‌پذیری، مانیتورینگ و هزینه‌ی بهینه‌سازی را بهره‌مند شوید. ۲۸ مرداد ۱۴۰۱ ۲ دقیقه پژوهش نقد‌نویسی هوش مصنوعی، مهارتی نو برای کشف و بهینه‌سازی ضعف‌های خلاصه OpenAI با مدل‌های «نقد‌نویسی» هوش مصنوعی، به‌صورت خودکار عیوب در خلاصه‌های متن را تشخیص می‌دهد؛ این فناوری مقیاس‌پذیر، نقش مهمی در نظارت انسانی بر سیستم‌های پیچیده ایفا می‌کند. ۲۳ خرداد ۱۴۰۱ ۲ دقیقه 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. ۱۲ اردیبهشت ۱۴۰۱ ۲ دقیقه مدل‌ها لوئیس تانستال: از فیزیک نظریه تا رهبر در هوش مصنوعی و ترنسفورمر لوئیس تانستال، متخصص ترنسفورمر، درباره‌ی مقیاس‌پذیری مدل‌های بزرگ، بهینه‌سازی تأخیر و نقش او در جامعه‌ی متن‌باز هوش مصنوعی توضیح به ویژه می‌دهد. ۲۴ فروردین ۱۴۰۱ ۲ دقیقه مدل‌ها چگونه GPT‑J ۶ میلیارد پارامتر را بر روی ساجمارک خودکار به‌کارگیری کنید GPT‑J ۶ میلیارد پارامتر را با استفاده از کتابخانه Transformers و پلتفرم Amazon SageMaker به‌صورت سریع و مقیاس‌پذیر بر روی سرورهای خود در دسترس می‌آوریم. راهنمای گام‌به‌گام و نکات کلیدی را بررسی می‌کنیم. ۲۱ دی ۱۴۰۰ ۲ دقیقه