ماشین لرنینگ

تهیه داده ها یکی از وقت گیر ترین بخش های هر پروژه علوم داده یا تجزیه و تحلیل است ، اما لازم نیست. منبع: machinelearningmastery.com

دشوار خواهد بود استدلال كنیم كه تعبیه كلمات – بازنمایی بردار متراكم از كلمات – با ضبط كمكی روابط معنایی بین كلمات ، به طور چشمگیری در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) متحول نشده است. منبع: machinelearningmastery.com

همه کاره ، قابل تفسیر و مؤثر برای انواع موارد استفاده ، درختان تصمیم گیری برای ده ها سال یکی از تکنیک های تکنیک های یادگیری ماشین بوده اند که به طور گسترده برای طبقه بندی و کارهای رگرسیون مورد استفاده قرار می گیرند. منبع: machinelearningmastery.com

هنگام ساختن مدل های یادگیری ماشین ، بیشتر توسعه دهندگان روی معماری های مدل و تنظیم هایپرپارامتر تمرکز می کنند. منبع: machinelearningmastery.com

در A

در دنیای هوش مصنوعی امروز ، دانشمندان داده فقط روی آموزش و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین متمرکز نیستند. منبع: machinelearningmastery.com

این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا اتصالات پرش در ترانسفورماتورها مورد نیاز است • اجرای اتصالات پرش در مدل های ترانسفورماتور • پیش از NORM در مقابل معماری ترانسفورماتور پس از کرم ، مانند سایر مدل های یادگیری عمیق ، بسیاری از لایه ها را در بالای یکدیگر … ادامه

نسل بازیابی (RAG) با ترکیب بهترین دو جهان ، دنیای مدل های زبان را متزلزل کرده است:

این پست سه حوزه اصلی را در بر می گیرد: • چرا مخلوط متخصصان در ترانسفورماتورها مورد نیاز است • نحوه کارآیی متخصصان • اجرای MOE در مدل های ترانسفورماتور مفهوم مخلوط متخصصان (MOE) برای اولین بار در سال 1991 توسط

علاقه مند به استفاده از یک مدل بزرگ زبان (LLM) به صورت محلی در دستگاه خود با استفاده از فریم ورکهای ابزارهای نه چندان زیاد نیست؟ در این مقاله گام به گام ، شما یک API محلی را تنظیم می کنید که در آن قادر خواهید بود به LLM بارگیری شده در دستگاه خود ارسال … ادامه