برای ساخت «میکرو متریک‌ها» جهت ارزیابی سامانه‌های llm چه چارچوبی وجود دارد؟

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 […]

ادامه مطلب ...
ایجاد اعتماد به هوش مصنوعی (building trust in ai) چگونه است؟

امنیت و ریسک‌ها در صنایع به‌شدت قانون‌گذاری‌شده (Security and Risks in Highly Regulated Industries) نکات کلیدی سازمان‌ها باید توسعهٔ چارچوب‌های هوش مصنوعی مسئولانه را در اولویت قرار دهند که با ارزش‌های محوری هم‌راستا باشد و انصاف، شفافیت و رویه‌های اخلاقی در استقرار هوش مصنوعی را تضمین کند. کسب‌وکارها باید در یک چشم‌انداز مقرراتی در حال […]

ادامه مطلب ...
چگونه سیستم‌های یادگیری ماشینِ مشاهده‌پذیر(observable machine learning systems) بسازیم؟

نکات کلیدی یک سیستم یکپارچه مدیریت ML نیازمند ارکستراسیون دقیق چندین مؤلفه است، از ردیابی آزمایش‌ها با MLflow تا سروینگ مدل با FastAPI. بصری‌سازی تعاملی از طریق Streamlit امکان نمونه‌سازی سریع، اعتبارسنجی و ارتباط با ذی‌نفعان را فراهم می‌کند و هم به‌عنوان ابزار توسعه و هم به‌عنوان بستری برای تحلیل رفتار مدل عمل می‌کند. برای […]

ادامه مطلب ...
معماری هوش مصنوعی مولد دامنه‌محور (domain-specific generative ai) برای تصمیم‌گیری عملیاتی چگونه است؟

فراتر از چت‌بات‌ها (Beyond Chatbots) نکات کلیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) متن تولید می‌کنند، با نمونه‌برداری از یک توزیع احتمالِ تقریب‌زده که در طول آموزش یاد گرفته‌اند. پذیرش گسترده آن‌ها هم کاربرد عظیمشان را نشان می‌دهد و هم محدودیتشان را در تصمیم‌های کسب‌وکارِ دامنه‌محور فراتر از تولید متن آشکار می‌کند. در حالی که LLMها متن […]

ادامه مطلب ...
هوش مصنوعی چطور پردازش اسناد را برای کاربردهای سازمانی متحول می‌کند؟

نکات کلیدی پردازش اسناد در کاربردهای سازمانی حیاتی است. اگر داده‌ها درست استخراج نشوند، نتیجه‌اش تأخیرهای عملیاتی، افزایش چرخه‌های اصلاح دستی و بالا رفتن ریسک به‌خاطر عدم انطباق با مقررات است. سیستم‌های مدرن «هوشمندی سند» به معماری پایپ‌لاین (pipeline) ماژولار تکیه دارند که معمولاً شامل مراحل دریافت داده، طبقه‌بندی، استخراج، غنی‌سازی، اعتبارسنجی و مصرف (ورود […]

ادامه مطلب ...
بهترین روش‌ها برای ساخت سیستم‌های ai/ml کم‌مصرف از نظر انرژی کدامند؟

نکات کلیدی برای سازمان‌هایی که از فناوری‌های AI/ML استفاده می‌کنند، حیاتی است که ردپای کربنی چرخه عمر ML را به‌صورت سیستماتیک رصد کنند و بهترین روش‌ها را در مرحله توسعه مدل و استقرار اجرا کنند. ردیابی نیازهای انرژی با چالش‌هایی مثل نبود روش‌های استاندارد برای محاسبه مصرف انرژی و پیچیدگی اندازه‌گیری دقیق ردپای کربنی AI […]

ادامه مطلب ...
مدل‌های مفهومی بزرگ (lcms) چه هستند؟

یک تغییر پارادایم در استدلال هوش مصنوعی (A Paradigm Shift in AI Reasoning) نکات کلیدی مدل‌های مفهومی بزرگ (LCMها) نمایانگر یک تغییر از پیش‌بینی واژه به استدلال ساختارمند هستند و با کاهش مسائلی مثل اطلاعات غلط یا توهم (hallucination)، هوش مصنوعی را قابل‌اعتمادتر می‌کنند. LCMها از دانش ساختارمند مثل گراف‌های علّی و آنتولوژی‌ها استفاده می‌کنند تا […]

ادامه مطلب ...
سامانه‌های یادگیری ماشین تولیدپذیر با apache iceberg و sparksql چگونه ساخته می‌شوند؟

نکات کلیدی «سفر در زمان» در Apache Iceberg به شما اجازه می‌دهد دقیقاً همان اسنپ‌شات داده‌ای را پیدا کنید که بهترین نتایج‌تان را ساخته، به‌جای این‌که مثل کارآگاه‌ها در لاگ‌های پروداکشن دنبال سرنخ بگردید. پارتیشن‌بندی هوشمند می‌تواند زمان کوئری را از ساعت‌ها به دقیقه‌ها کاهش دهد، فقط با پارتیشن‌کردن روی همان ستون‌هایی که همین حالا […]

ادامه مطلب ...
چگونه می‌توان از مدل‌های زبانی بزرگ (llmها) برای به‌دست‌آوردن طیفی متنوع از دیدگاه‌ها استفاده کرد؟

اتاق فکر مجازی (The Virtual Think Tank) نکات کلیدی به‌جای ارائه یک پاسخ، می‌توان از هوش مصنوعی برای سنجیدن بده‌بستان‌ها استفاده کرد. اتاق فکر مجازی ابزاری قدرتمند برای سنجیدن بده‌بستان‌هاست. اگر درست انجام شود، اتاق‌های فکر مجازی به ما ایده‌ها و دیدگاه‌هایی می‌دهند که شاید در غیر این صورت به آن‌ها فکر نمی‌کردیم. معماری جنبه‌های […]

ادامه مطلب ...
چرا مدیریت api برای ایمن‌سازی دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ حیاتی است؟

هوش مصنوعی مولد نوید فرصت‌های گسترده‌ای برای افزایش بهره‌وری می‌دهد؛ بنابراین طبیعی است که کسب‌وکارها با سرعت به‌دنبال راه‌هایی برای ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود باشند. یکی از گزینه‌های برجسته، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است و یکی از راحت‌ترین روش‌ها برای تعامل با LLMها، استفاده از APIها است. توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق […]

ادامه مطلب ...
سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها