هدایت استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (navigating llm deployment) به چه معناست؟

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 […]

ادامه مطلب ...
هوش معماری (architectural intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی بعدی؟ نکات کلیدی معماران باید هایپِ هوش مصنوعی را از نرم‌افزار واقعی جدا کنند. سیستم‌ها را بر اساس مؤلفه‌های ملموس مثل LLMها طراحی کنید، نه بر اساس یک تصویر مبهم از AI. تعیین این‌که چگونه، کجا، و چه زمانی از عناصر AI استفاده شود، به تحلیل بده‌بستان‌های سنتی برمی‌گردد. اول، مشخص کنید آیا […]

ادامه مطلب ...
17552

فقط در صورتی که توجه نکرده باشید، هوش مصنوعی همه‌جا حضور دارد. تلاش برای خواندن هر مجله آنلاین یا تماشای بازی Sunday Night Football بدون مواجهه با اشاره‌ای به هوش مصنوعی اکنون رسماً غیرممکن است. اگر به تبلیغات اخیر برای سازندگان وب‌سایت با هوش مصنوعی نگاه کنید، دیگر نیازی به نویسنده، طراح یا توسعه‌دهنده ندارید. […]

ادامه مطلب ...
269421

نقش APIها در هوش مصنوعی عامل‌محور Exploring the Role of APIs in Agentic AI در ماه‌های اخیر، عوامل هوش مصنوعی موضوع داغ بحث‌ها بوده‌اند. هوش مصنوعی عامل‌محور به‌طور قابل‌بحثی مرحله بعدی در چرخه هیجان هوش مصنوعی مولد است، زیرا مربوط به توانمندسازی دستیارهای هوش مصنوعی با قابلیت‌های خودکار است که می‌تواند تجربه کاربران را متحول […]

ادامه مطلب ...
1h0vagwz9ys0zivhn99b3ca

نقش APIها در فریم‌ورک هوش مصنوعی آرای‌جی The Role of APIs in Retrieval-Augmented Generation (RAG) هوش مصنوعی از زمان عرضه گسترده ChatGPT در نوامبر ۲۰۲۲ به سرعت در حال تکامل است. صاحبان کسب‌وکار، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی با هیجان به این جریان پیوسته‌اند، با دیدن امکان افزایش بهره‌وری و آزاد شدن از کارهای […]

ادامه مطلب ...
walkthrough how to deploy a rag

تولید با بازیابی تقویت‌شده (RAG) اخیراً سر و صدای زیادی ایجاد کرده است، زیرا وعده حل بسیاری از مشکلات فعلی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را می‌دهد. RAG دانش حاصل از مجموعه داده‌های بزرگ را افزایش می‌دهد که به دلیل نحوه جمع‌آوری آن‌ها ذاتاً قدیمی هستند. مدل‌های LLM عمومی نیز بر […]

ادامه مطلب ...
41280

مقایسه ۱۰ API پایگاه داده برداری برای هوش مصنوعی (Comparing 10 Vector Database APIs For AI) این سناریو را تصور کنید که یک کاربر به وب‌سایت کتابفروشی می‌رود و عبارت “بهترین رمان‌های جدید” را جستجو می‌کند. بدون زمینه بیشتر، سایت ممکن است چیزی مانند “فروشگاه مواد غذایی بهشت و زمین” نوشته جیمز مک‌براید را که […]

ادامه مطلب ...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (rag) چیست؟

RAG یک چارچوب محبوب است که در آن یک مدل زبانی بزرگ (LLM) به یک پایگاه دانش خاص دسترسی پیدا می‌کند تا پاسخ تولید کند. از آنجا که نیازی به آموزش مجدد مدل پایه نیست، این امکان را به توسعه‌دهندگان می‌دهد تا از LLM‌ها در یک زمینه خاص به‌صورت سریع و مقرون‌به‌صرفه استفاده کنند. برنامه‌های […]

ادامه مطلب ...
رگ یا تولید بازیابی‌افزوده (retrieval-augmented generation) چیست؟

تولید بازیابی‌افزوده فرآیندی است برای بهینه‌سازی خروجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌گونه‌ای که پیش از تولید پاسخ، به یک منبع دانش معتبر بیرون از داده‌های آموزشی خود مراجعه کنند. مدل‌های زبانی بزرگ بر پایهٔ حجم عظیمی از داده‌ها آموزش می‌بینند و با استفاده از میلیاردها پارامتر می‌توانند خروجی‌هایی مانند پاسخ به پرسش‌ها، ترجمهٔ زبان‌ها و […]

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