با استفاده از مدلهای کمکی با Ollama برای توسعه برنامه

gptfa

کمیت یک استراتژی متداول است که برای مدل های یادگیری ماشین تولید ، به ویژه مدل های بزرگ و پیچیده اعمال می شود ، تا آنها را با کاهش دقت عددی پارامترهای مدل (وزنه ها) سبک کند-معمولاً از نقطه شناور 32 بیتی تا نمایش های پایین تر مانند عدد صحیح 8 بیتی. منبع: machinelearningmastery.com

نشانه ها در مدل های زبان

gptfa

این پست به پنج قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • توکن سازی ساده لوح • نشاط و لیماتیزاسیون • رمزگذاری جفت بایت (BPE) • کلمه قطعه • جمله و unigram ساده ترین شکل توکن سازی متن را بر اساس فضای سفید به نشانه ها می بخشد. منبع: machinelearningmastery.com

مدیریت AI در زمان واقعی: چرا اعتماد نمی تواند صبر کند – مجله زمانی AI

هوش مصنوعی در حال پیشرفت با سرعت شکافته است ، اما اعتماد ، پاسخگویی و نظارت هنوز عقب مانده است. از آنجا که از سیستم های هوش مصنوعی به طور فزاینده ای برای تصمیم گیری در مورد شغل ، سلامت ، اعتبار ، استفاده می شود آموزش، و حقوق مدنی ، گروهی رو به رشد … ادامه

چرا هوش مصنوعی بیش از حد شخصی بر روی خریداران میانی شغلی پیروز می شود

غذای اصلی هوش مصنوعی بیش از حد شخصی ، تجربیات خرید را ارائه می دهد که باعث صرفه جویی در وقت و هماهنگی با نیازهای در حال تحول متخصصان شاغل می شود. خرده فروشان با استفاده از هوش مصنوعی ، سود قابل اندازه گیری در فروش ، نرخ تبدیل و وفاداری مشتری را مشاهده می … ادامه

انتخاب استراتژی مهندسی ویژگی مناسب: یک رویکرد درخت تصمیم گیری

gptfa

در توسعه مدل یادگیری ماشین ، مهندسی ویژگی نقش مهمی را ایفا می کند زیرا داده های دنیای واقعی اغلب با سر و صدا ، مقادیر از دست رفته ، توزیع های کم رنگ و حتی قالب های متناقض همراه است. منبع: machinelearningmastery.com

هوش مصنوعی عامل برای مراکز تماس تنظیم شده برای تبدیل خدمات به مشتری

gptfa

عوامل تصمیم گیری خودمختار در حالی که کارکنان انسانی را برای تعامل پیچیده آزاد می کنند ، تجربیات شخصی را ارائه می دهند منبع: https://aibusiness.com/agentic-ai/agentic-ai-for-contact-centers-set-to-transform-customer-service