ماشین لرنینگ

گردش کار یادگیری ماشین به چندین مرحله مجزا نیاز دارد – از بارگیری و تهیه داده ها گرفته تا ایجاد و ارزیابی مدل ها. منبع: machinelearningmastery.com

تعداد زیادی از موفقیت ها و پیشرفت های بسیاری از مدلهای هوش مصنوعی امروزه ، به ویژه مدل های بزرگ زبان (LLM) ، به دلیل قابلیت های خیره کننده معماری اساسی آنها است: یک مدل معماری پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق به نام

مدل های یادگیری ماشین فقط در هنگام رسیدن به کاربران ارزش واقعی را ارائه می دهند و API ها پلی هستند که باعث می شود این اتفاق بیفتد. منبع: machinelearningmastery.com

چند سال پیش ، آموزش مدلهای هوش مصنوعی به مقادیر گسترده ای از داده های دارای برچسب نیاز داشت. منبع: machinelearningmastery.com

از آنجا که مدل های بزرگ زبان در حال حاضر به مؤلفه های اساسی بسیاری از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی تبدیل شده اند ، درک چگونگی استدلال و یادگیری آنها از اعلان ها بسیار مهم است. منبع: machinelearningmastery.com

تنظیم دقیق یک تکنیک سنگ بنای برای تطبیق مدل های بزرگ زبان از قبل آموزش داده شده از پیش آموزش عمومی (LLMS) (همچنین به نام مدل های پایه) برای انجام وظایف پایین دست با ارزش بالا ، حتی با استفاده از روش های صفر و چند شات ، به دست می آورد. منبع: machinelearningmastery.com

هوش مصنوعی تولیدی همچنان به سرعت تکامل می یابد و تغییر شکل می دهد که چگونه صنایع ایجاد ، کار می کنند و با کاربران درگیر می شوند. منبع: machinelearningmastery.com

این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • گسترش پرس و جو و اصلاح مجدد • بازیابی ترکیبی: روشهای متراکم و پراکنده • بازیابی چند مرحله ای با رتبه بندی مجدد یکی از چالش های سیستم های RAG این است که پرس و جو کاربر ممکن است با اصطلاحات مورد استفاده … ادامه