بینش و تجربه از استفاده از شبیهسازها برای تست عملکرد آموزشدیده (Insight and Experience from Using Simulators to Test Trained Functionality) نکات کلیدی تست برنامههای یادگیری ماشین (ML) شبیه تست با ذهنیت «جعبهسیاه» است. توضیح و فهمیدن یک تصمیم گرفتهشده توسط عملکردِ آموزشدیده سخت است، حتی وقتی به ساختار داخلی مدل نگاه میکنید. توزیع مجموعهدادههای […]
نکات کلیدی اضافهکردن یک رابط زبان طبیعی به هر اپلیکیشنی آسان است؛ چه یک وباپلیکیشن باشد چه یک اپلیکیشن نیتیو. میتوان با اضافهکردن یک رابط کاربری پیامرسانی به اپلیکیشن، یک چتبات پایه ساخت تا کاربران بتوانند با چتبات صحبت کنند. میتوانید در OpenAI Playground با رفتن به بخش assistant، فعالکردن Retrieval و سپس کلیک روی […]
نکات کلیدی برای بررسی اینکه آیا ابزارهای فعلی مبتنی بر LLM میتوانند به افزایش بهرهوری برنامهنویسان کمک کنند یا نه، یک آزمایش با استفاده از افزایش پوشش کد در تستهای واحد بهعنوان یک معیار عینی انجام شد. در این آزمایش فقط LLMهای رایگان انتخاب شدند؛ شامل ChatGPT، CodeWhisperer، codellama:34b، codellama:70b و Gemini. همه اینها نسخههای […]
نکات کلیدی ابتکارهای متنباز در دموکراتیککردن فناوری هوش مصنوعی نقش محوری دارند و ابزارهای شفاف و قابلگسترش ارائه میدهند که کاربران را توانمند میکند. جامعه متنباز بهسرعت پژوهشهای جدید را به ابزارهای عملی هوش مصنوعی تبدیل میکند و آنها را قویتر و مفیدتر میسازد. تقطیر مدلهای زبانی بزرگ در طول توسعه، امکان ساخت مدلهای دقیق، […]
نکات کلیدی کسبوکارها برای سه دلیل اصلی تصمیم میگیرند self-host کنند: حریم خصوصی و امنیت، عملکرد بهتر، کاهش هزینه در مقیاس. self-host کردن به سه دلیل سخت است: اندازه مدل، GPUهای گرانقیمت، و حوزهای که بهسرعت در حال تکامل است. برای رسیدگی به اندازه مدل، کوانتیزه (quantize) کنید. برای یک بودجه ثابتِ اندازه مدل، تقریباً […]
نکات کلیدی مدل «Three Loops» شامل In (مشارکتی)، On (نظارتی)، و Out (خودمختار)، معماران را بهعنوان فراطراحانی بازتعریف میکند که عاملیت هوش مصنوعی را ارکستره میکنند، نه اینکه صرفاً سیستمهای ایستا بسازند. ابزارهای جدیدی مانند ArchAI، Neo4j GraphRAG و AWS Compute Optimizer به معماران «bionic» امکان میدهند بدهبستانها را شبیهسازی کنند و دانش قبیلهای را […]
نکات کلیدی مدلهای زبانی کوچک (SLMs) امکان انجام استنتاج هوش مصنوعی را در لبه فراهم میکنند، بدون اینکه دستگاههای دارای محدودیت منابع را از پا بیندازند. از SLMها میتوان برای یادگیری و سازگاری با الگوها در زمان واقعی استفاده کرد؛ این کار بار محاسباتی را کاهش میدهد و دستگاههای لبه را هوشمندتر میکند. تکنیکهایی مانند […]
نکات کلیدی اولویتدادن به هوش مصنوعی مسئولانه: سازمانها باید اصول شفاف و سیاستهای داخلی مشخصی را برای هدایت پیادهسازی اخلاقی هوش مصنوعی تعریف کنند و تمرکز خود را بر شفافیت، امنیت و حریم خصوصی قرار دهند تا به فشارهای روبهافزایش مقرراتی پاسخ دهند. درک چشماندازهای مقرراتی: قانون EU AI Act کاربردهای هوش مصنوعی را بر […]
نکات کلیدی سامانههای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) شما در معرض این خطر قرار دارند که مورد حمله واقع شوند؛ حملههایی با هدف دسترسی به دادههای کسبوکار، کسب مزیت شخصی، یا سوءاستفاده از ابزارها برای رسیدن به همین اهداف. هر چیزی که در system prompt قرار میدهید، دادهٔ عمومی محسوب میشود. آن را عمومی […]
نکات کلیدی هر مسئله در فضای هوش مصنوعی چالشهای منحصربهفردی دارد. وقتی مدتی است ترافیک محیط عملیاتی (production traffic) را سرو میکنید، با حالتهای لبهای (edge cases) و سناریوهایی روبهرو میشوید که میخواهید آنها را اندازهگیری کنید. مدلها را بهعنوان سیستمها در نظر بگیرید: مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) بخشی از سیستمهای بزرگتر هستند. عملکرد و […]
