ساختن پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر و قابل بازتولید یادگیری ماشین با Hydra

توسط  14 آبان1404  بدون نظر
مقدمه در دنیای پیچیده و در حال تغییر یادگیری ماشین، مدیریت آزمایش‌ها و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های کارآمد به یک چالش اساسی تبدیل شده است. در این مقاله، با استفاده از فریمورک Hydra، به بررسی نحوه ساخت پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر و قابل بازتولید می‌پردازیم. Hydra به ما این امکان را می‌دهد که پیکربندی‌های…

مقایسه ۷ مدل زبان بزرگ برای برنامه‌نویسی در سال ۲۰۲۵

توسط  13 آبان1404  بدون نظر
مقدمه در دنیای پرسرعت فن‌آوری، مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models – LLMs) به یک ابزار ضروری برای برنامه‌نویسی تبدیل شده‌اند. از آن زمان که این مدل‌ها از تکمیل خودکار کد به سیستم‌های مهندسی نرم‌افزار منتقل شدند، آنها در حال تبدیل شدن به شرکای واقعی توسعه‌دهندگان هستند. در سال ۲۰۲۵،…

ارتباط مستقیم بین مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از C2C

توسط  13 آبان1404  بدون نظر
مقدمه با پیشرفت‌های شگرف در زمینه هوش مصنوعی و به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs)، تحولی عظیم در نحوه‌ای که ماشین‌ها می‌توانند با هم ارتباط برقرار کنند، ایجاد شده است. یکی از روش‌های نوین در این زمینه، راهکار Cache-to-Cache (C2C) است که به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا…

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی نظارت‌شده بسازیم بدون داده‌های برچسب‌گذاری شده

توسط  13 آبان1404  بدون نظر
مقدمه یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در یادگیری ماشین واقعی، نیاز مدل‌های نظارت‌شده به داده‌های برچسب‌گذاری شده است. در بسیاری از سناریوهای عملی، داده‌هایی که با آن‌ها شروع می‌کنیم اغلب بدون برچسب هستند. شهرت مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های برچسب‌گذاری شده، به ویژه در دنیای پیشرفته‌ فناوری امروز، می‌تواند مانع از…