نویسنده (ها): پوژان ویگ در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر در 25 ژوئن سال 2025 ، گوگل بمبی هسته ای را در بازار دستیار کدگذاری هوش مصنوعی رها کرد. در حالی که توسعه دهندگان ماهانه 20 تا 200 دلار برای کد Claude ، Github Copilot و سایر ابزارهای هوش مصنوعی در حال … ادامه
غذای اصلی: خادم بهینه ساز LLM دید و بهینه سازی محتوای برند در سیستم عامل های تولید کننده هوش مصنوعی. ترافیک AI محور تولید شده توسط 3500 ٪ در خرده فروشی و 3200 ٪ در بخش های مسافرتی از ژوئیه 2024 تا مه 2025. این ابزار به طور مستقیم با Adobe Experience Manager (AEM) ادغام … ادامه
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
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا لایه ها و فعال سازی های خطی در ترانسفورماتورها مورد نیاز است • طراحی معمولی شبکه تغذیه رو به جلو • تغییرات توابع فعال سازی لایه توجه عملکرد اصلی یک مدل ترانسفورماتور است. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به پنج قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا نیاز به عادی سازی در ترانسفورماتورها • Layernorm و اجرای آن • کرم لایه ای تطبیقی • هنجار RMS و اجرای آن • استفاده از لایه های عادی سازی داخلی Pytorch ، کیفیت مدل را در یادگیری عمیق بهبود می بخشد. منبع: … ادامه
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا توجه مورد نیاز است • عملکرد توجه • توجه چند سر (MHA) • توجه گروهی (GQA) و توجه چند ضلعی (MQA) شبکه های عصبی سنتی با وابستگی های دوربرد در توالی می جنگند. منبع: machinelearningmastery.com
Pandas DataFrames ابزارهای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده های قدرتمند و همه کاره هستند. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • تقریب کم از ماتریس • توجه نهفته چند سر (MLA) • اجرای Pytorch توجه چند سر (MHA) و توجه گروهی (GQA) مکانیسم های توجه مورد استفاده تقریباً در تمام مدلهای ترانسفورماتور هستند. منبع: machinelearningmastery.com
