@DataPlusScience__Introduction to RAG.pdf
560.6 KB
📑 مقدمه‌ای بر RAG و کاربردهای آن
💡 این فایل به معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌پردازد و نحوه عملکرد، مزایا و کاربردهای آن را در بهبود کیفیت و دقت خروجی مدل‌های LLM (Large Language Models) توضیح می‌دهد.
📄 ساختار کلی:
محدودیت‌های LLM: چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ، مانند توهمات (Hallucinations) و عدم به‌روزرسانی به‌موقع.
معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن.
مزایا: بهبود دقت، انعطاف‌پذیری، و امکان استفاده از داده‌های خارجی.
کاربردها: چت‌بات‌ها (Chatbots)، پاسخ‌دهی به سؤالات (Question Answering)، تولید محتوا (Content Generation) و کمک به حوزه سلامت.
📢 #علوم_داده #RAG #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
💡 این فایل به معرفی RAG (Retrieval-Augmented Generation) می‌پردازد و نحوه عملکرد، مزایا و کاربردهای آن را در بهبود کیفیت و دقت خروجی مدل‌های LLM (Large Language Models) توضیح می‌دهد.
📄 ساختار کلی:
محدودیت‌های LLM: چالش‌های مدل‌های زبان بزرگ، مانند توهمات (Hallucinations) و عدم به‌روزرسانی به‌موقع.
معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات با تولید متن.
مزایا: بهبود دقت، انعطاف‌پذیری، و امکان استفاده از داده‌های خارجی.
کاربردها: چت‌بات‌ها (Chatbots)، پاسخ‌دهی به سؤالات (Question Answering)، تولید محتوا (Content Generation) و کمک به حوزه سلامت.
📢 #علوم_داده #RAG #LLM #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
🔥1
@DataPlusScience - GenAI Concepts.pdf
2.4 MB
📊 مفاهیم اساسی هوش مصنوعی مولد (GenAI Concepts)
💡 این فایل شامل توضیحاتی از جمله مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، مهندسی پرامپت، معماری Transformer، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی است.
📄 محتویات داکیومنت:
مفاهیم فنی: توضیحاتی درباره مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، پرامپت و مهندسی پرامپت، معماری Transformer و یادگیری انتقالی.
مباحث عملیاتی: شامل توسعه، توزیع، و استقرار مدل‌ها و استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی.
نکات نظارتی: مسائل مرتبط با حریم خصوصی، امنیت داده، شفافیت، و استانداردهای هوش مصنوعی.
📢 #هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_مولد #GenAI #حریم_خصوصی #LLM #MachineLearning #DataPrivacy
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
💡 این فایل شامل توضیحاتی از جمله مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، مهندسی پرامپت، معماری Transformer، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)، و مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی است.
📄 محتویات داکیومنت:
مفاهیم فنی: توضیحاتی درباره مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)، پرامپت و مهندسی پرامپت، معماری Transformer و یادگیری انتقالی.
مباحث عملیاتی: شامل توسعه، توزیع، و استقرار مدل‌ها و استفاده از کتابخانه‌های هوش مصنوعی.
نکات نظارتی: مسائل مرتبط با حریم خصوصی، امنیت داده، شفافیت، و استانداردهای هوش مصنوعی.
📢 #هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_مولد #GenAI #حریم_خصوصی #LLM #MachineLearning #DataPrivacy
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇
📊👨🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science
👍5❤1
🤖 LLMها در پیش‌بینی اکتشافات علمی ناتوانند
تحقیقات جدیدی از دانشگاه آکسفورد، استنفورد و موسسه آلن نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) فعلی در پیش‌بینی اکتشافات علمی آینده عملکرد ضعیفی دارند. این مدل‌ها که بر اساس داده‌های موجود آموزش دیده‌اند، در پاسخ به سوالات درباره رویدادهای آینده، اغلب با اتکا به دانش گذشته، پاسخ‌های نادرستی ارائه می‌دهند.
⚡️ برای ارزیابی دقیق‌تر، بنچمارک CUSP (مخفف عبارت انگلیسی) طراحی شده است که مدل‌ها را مجبور می‌کند تا بر اساس اطلاعات موجود تا یک تاریخ مشخص، آینده را پیش‌بینی کنند. در این بنچمارک، مدل‌هایی مانند GPT-4.5 و Claude Sonnet 4.5 در انتخاب جهت‌گیری‌های فنی احتمالی عملکرد نسبتاً خوبی داشتند (حدود ۸۲٪ دقت)، اما در پیش‌بینی وقوع یا عدم وقوع یک دستاورد خاص، دقت آن‌ها به حد شانس (۴۵-۵۲٪) کاهش یافت.
🟡 Arxiv
#پژوهش #LLM
تحقیقات جدیدی از دانشگاه آکسفورد، استنفورد و موسسه آلن نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) فعلی در پیش‌بینی اکتشافات علمی آینده عملکرد ضعیفی دارند. این مدل‌ها که بر اساس داده‌های موجود آموزش دیده‌اند، در پاسخ به سوالات درباره رویدادهای آینده، اغلب با اتکا به دانش گذشته، پاسخ‌های نادرستی ارائه می‌دهند.
⚡️ برای ارزیابی دقیق‌تر، بنچمارک CUSP (مخفف عبارت انگلیسی) طراحی شده است که مدل‌ها را مجبور می‌کند تا بر اساس اطلاعات موجود تا یک تاریخ مشخص، آینده را پیش‌بینی کنند. در این بنچمارک، مدل‌هایی مانند GPT-4.5 و Claude Sonnet 4.5 در انتخاب جهت‌گیری‌های فنی احتمالی عملکرد نسبتاً خوبی داشتند (حدود ۸۲٪ دقت)، اما در پیش‌بینی وقوع یا عدم وقوع یک دستاورد خاص، دقت آن‌ها به حد شانس (۴۵-۵۲٪) کاهش یافت.
🟡 Arxiv
📊 Data➕Science — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#پژوهش #LLM
✨ Parallax: نوآوری در مکانیسم توجه ترنسفورمر
💡 مکانیسم توجه در ترنسفورمرها از سال ۲۰۱۷ تغییرات کمی داشته و بیشتر رویکردها بر جایگزینی کامل softmax (مکانیزم اصلی توجه) متمرکز بوده‌اند.
🔄 یک مقاله جدید، Parallax را معرفی می‌کند؛ رویکردی متفاوت که softmax را حفظ کرده و یک شاخه تصحیح یادگیری‌شده به آن می‌افزاید.
🔬 تیمی از محققان از دانشگاه‌های Northwestern و Washington و Tilde Research، Parallax را به عنوان یک Parameterized Local Linear Attention (مکانیسم توجه خطی محلی پارامتری‌شده) توسعه داده‌اند که برای پیش‌آموزش LLMها (مدل‌های زبان بزرگ) مقیاس‌پذیر است و با Muon هم‌طراحی شده است.
#پژوهش #LLM
💡 مکانیسم توجه در ترنسفورمرها از سال ۲۰۱۷ تغییرات کمی داشته و بیشتر رویکردها بر جایگزینی کامل softmax (مکانیزم اصلی توجه) متمرکز بوده‌اند.
🔄 یک مقاله جدید، Parallax را معرفی می‌کند؛ رویکردی متفاوت که softmax را حفظ کرده و یک شاخه تصحیح یادگیری‌شده به آن می‌افزاید.
🔬 تیمی از محققان از دانشگاه‌های Northwestern و Washington و Tilde Research، Parallax را به عنوان یک Parameterized Local Linear Attention (مکانیسم توجه خطی محلی پارامتری‌شده) توسعه داده‌اند که برای پیش‌آموزش LLMها (مدل‌های زبان بزرگ) مقیاس‌پذیر است و با Muon هم‌طراحی شده است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#پژوهش #LLM
🤖 استارتاپ‌های آمریکایی به سمت مدل‌های زبانی چینی حرکت می‌کنند
استارتاپ‌های هوش مصنوعی در آمریکا به طور فزاینده‌ای ترافیک اپلیکیشن‌های خود را به سمت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) چینی هدایت می‌کنند. این تغییر نشان‌دهنده کاهش وابستگی به برندهای خاص و تمرکز بیشتر بر کارایی و توانایی مدل‌ها است.
🔗 OpenRouter
#خبر #LLM
استارتاپ‌های هوش مصنوعی در آمریکا به طور فزاینده‌ای ترافیک اپلیکیشن‌های خود را به سمت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) چینی هدایت می‌کنند. این تغییر نشان‌دهنده کاهش وابستگی به برندهای خاص و تمرکز بیشتر بر کارایی و توانایی مدل‌ها است.
🔹 روند بازار: در حالی که مدل‌های آمریکایی تا اوایل سال ۲۰۲۶ در مصرف توکن پیشتاز بودند، مدل‌های چینی از آن زمان به بعد محرک اصلی رشد در این بخش شده‌اند.
🔸 اولویت‌بندی: استارتاپ‌ها اکنون مدل‌ها را بر اساس قابلیت عملیاتی و نه صرفاً مبدأ آن‌ها انتخاب می‌کنند.
🔗 OpenRouter
📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#خبر #LLM
🌐 دسترسی رایگان به مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته
⚡️ پلتفرم جدیدی معرفی شده است که امکان دسترسی به مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی را با ارائه ۱۰۰ میلیون توکن رایگان فراهم می‌کند. یکی از ویژگی‌های برجسته این سرویس، عدم نیاز به ثبت‌نام یا وارد کردن اطلاعات کارت اعتباری برای شروع کار است.
🧠 مدل‌های متنوعی در این سرویس ارائه شده‌اند که شامل موارد زیر هستند
🚀 این سرویس به صورت کامل از OpenAI Compatible API پشتیبانی می‌کند؛ به این معنی که می‌توانید به راحتی آن را در پروژه‌های موجود خود که از کتابخانه‌های استاندارد OpenAI استفاده می‌کنند، جایگزین کنید. این قابلیت برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال تست مدل‌های مختلف بدون درگیری با هزینه‌های اولیه هستند، یک مزیت بسیار کاربردی محسوب می‌شود.
🔗 دریافت دسترسی و مشاهده مستندات
#ابزار #LLM
⚡️ پلتفرم جدیدی معرفی شده است که امکان دسترسی به مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی را با ارائه ۱۰۰ میلیون توکن رایگان فراهم می‌کند. یکی از ویژگی‌های برجسته این سرویس، عدم نیاز به ثبت‌نام یا وارد کردن اطلاعات کارت اعتباری برای شروع کار است.
🧠 مدل‌های متنوعی در این سرویس ارائه شده‌اند که شامل موارد زیر هستند
🔹 moonshotai/Kimi-K2.6: مدل پیشرفته برای پردازش متن و وظایف زبانی
🔹 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7: مدل پرقدرت برای کاربردهای چندمنظوره
🔹 zai-org/GLM-5.2-FP8: نسخه بهینه شده با دقت FP8 برای بازدهی بالا
🚀 این سرویس به صورت کامل از OpenAI Compatible API پشتیبانی می‌کند؛ به این معنی که می‌توانید به راحتی آن را در پروژه‌های موجود خود که از کتابخانه‌های استاندارد OpenAI استفاده می‌کنند، جایگزین کنید. این قابلیت برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال تست مدل‌های مختلف بدون درگیری با هزینه‌های اولیه هستند، یک مزیت بسیار کاربردی محسوب می‌شود.
🔗 دریافت دسترسی و مشاهده مستندات
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#ابزار #LLM
🚀 کاهش ۹۰ درصدی هزینه استنتاج LLM با LMCache
اگر ابزارهای هوش مصنوعی شما به طور مداوم کانتکست (محتوای ورودی مدل) تکراری ارسال می‌کنند، سیستم متن‌باز LMCache راهکار مناسبی است. این سیستم با مدیریت هوشمند KV Cache (حافظه میانی کلید-مقدار)، به شما اجازه می‌دهد به جای محاسبه مجدد برای هر درخواست، از محاسبات قبلی بهره ببرید.
⚡ ️ استفاده از این ابزار سرعت تولید اولین توکن (TTFT) را تا ۱۴ برابر و رمزگشایی (Decoding) را تا ۴ برابر سریع‌تر می‌کند. این بهینه‌سازی باعث صرفه‌جویی چشمگیر در هزینه‌های استنتاج و مصرف منابع GPU می‌شود.
🔗 کد پروژه در گیت‌هاب LMCache قابل دسترسی است.
#ابزار #LLM
اگر ابزارهای هوش مصنوعی شما به طور مداوم کانتکست (محتوای ورودی مدل) تکراری ارسال می‌کنند، سیستم متن‌باز LMCache راهکار مناسبی است. این سیستم با مدیریت هوشمند KV Cache (حافظه میانی کلید-مقدار)، به شما اجازه می‌دهد به جای محاسبه مجدد برای هر درخواست، از محاسبات قبلی بهره ببرید.
⚡ ️ استفاده از این ابزار سرعت تولید اولین توکن (TTFT) را تا ۱۴ برابر و رمزگشایی (Decoding) را تا ۴ برابر سریع‌تر می‌کند. این بهینه‌سازی باعث صرفه‌جویی چشمگیر در هزینه‌های استنتاج و مصرف منابع GPU می‌شود.
🔗 کد پروژه در گیت‌هاب LMCache قابل دسترسی است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#ابزار #LLM
📊 پیشی گرفتن هزینه توکن‌های هوش مصنوعی از حقوق مهندسان
تحلیل‌گران شرکت سرمایه‌گذاری a16z اعلام کردند که در ۱٪ شرکت‌های پیشرو، هزینه خرید توکن‌های LLM به ازای هر کارمند، تقریباً با میانگین حقوق سالانه یک مهندس برابر شده است.
📈 با توجه به رشد نمایی این روند، تا پایان سال هزینه نرم‌افزار هوش مصنوعی از دستمزد انسان پیشی می‌گیرد. این در حالی است که پیش‌تر تصور می‌شد هوش مصنوعی هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.
🧠 جالب اینجاست که شرکت‌های با بکارگیری بالای هوش مصنوعی، طی دو سال رشد ۱۰.۲ درصدی در جذب نیرو داشته‌اند، در حالی که در سایر شرکت‌ها این آمار تغییر محسوسی نکرده است.
🔗 گزارش کامل تحلیل a16z
#گزارش #LLM
تحلیل‌گران شرکت سرمایه‌گذاری a16z اعلام کردند که در ۱٪ شرکت‌های پیشرو، هزینه خرید توکن‌های LLM به ازای هر کارمند، تقریباً با میانگین حقوق سالانه یک مهندس برابر شده است.
📈 با توجه به رشد نمایی این روند، تا پایان سال هزینه نرم‌افزار هوش مصنوعی از دستمزد انسان پیشی می‌گیرد. این در حالی است که پیش‌تر تصور می‌شد هوش مصنوعی هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.
🧠 جالب اینجاست که شرکت‌های با بکارگیری بالای هوش مصنوعی، طی دو سال رشد ۱۰.۲ درصدی در جذب نیرو داشته‌اند، در حالی که در سایر شرکت‌ها این آمار تغییر محسوسی نکرده است.
🔗 گزارش کامل تحلیل a16z
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#گزارش #LLM
🤖 قابلیت جدید Router در ادیتور Cursor
⚡ ابزار Cursor به‌تازگی از قابلیت جدیدی به نام Router رونمایی کرده است که در حالت Auto mode به‌صورت خودکار، بهینه‌ترین مدل زبانی را برای هر درخواست انتخاب می‌کند. کاربران می‌توانند با تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی روی «کیفیت»، «هزینه» یا «توازن»، مدیریت هوشمندتری بر مدل‌های مورد استفاده داشته باشند.
🔬 نتایج تست‌های واقعی نشان می‌دهد که حالت Intelligence قادر است کیفیتی مشابه مدل Fable 5 high را با ۶۰٪ کاهش هزینه ارائه دهد. همچنین حالت Balance نسبت به مدل Opus 4.8 عملکرد بهتری در رضایت کاربر داشته و حدود ۳۶٪ صرفه‌جویی مالی برای تیم‌ها به همراه دارد.
📊 بررسی معیارهای Cost per Commit (هزینه به ازای هر عملیات ثبت کد) نیز برتری اقتصادی این قابلیت را تأیید می‌کند؛ به‌طوری‌که هزینه در حالت Balance به ۴.۶۳ دلار کاهش یافته، در حالی که مدل Opus 4.8 Thinking هزینه‌ای معادل ۷.۳۴ دلار دارد.
#Cursor_Router #LLM_Optimization
⚡ ابزار Cursor به‌تازگی از قابلیت جدیدی به نام Router رونمایی کرده است که در حالت Auto mode به‌صورت خودکار، بهینه‌ترین مدل زبانی را برای هر درخواست انتخاب می‌کند. کاربران می‌توانند با تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی روی «کیفیت»، «هزینه» یا «توازن»، مدیریت هوشمندتری بر مدل‌های مورد استفاده داشته باشند.
🔬 نتایج تست‌های واقعی نشان می‌دهد که حالت Intelligence قادر است کیفیتی مشابه مدل Fable 5 high را با ۶۰٪ کاهش هزینه ارائه دهد. همچنین حالت Balance نسبت به مدل Opus 4.8 عملکرد بهتری در رضایت کاربر داشته و حدود ۳۶٪ صرفه‌جویی مالی برای تیم‌ها به همراه دارد.
📊 بررسی معیارهای Cost per Commit (هزینه به ازای هر عملیات ثبت کد) نیز برتری اقتصادی این قابلیت را تأیید می‌کند؛ به‌طوری‌که هزینه در حالت Balance به ۴.۶۳ دلار کاهش یافته، در حالی که مدل Opus 4.8 Thinking هزینه‌ای معادل ۷.۳۴ دلار دارد.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Cursor_Router #LLM_Optimization
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 هوشمندی در انتخاب مدل با Cursor Router
🤖 ابزار Cursor با معرفی Cursor Router، یک سیستم مسیریابی هوشمند ارائه کرده که به‌صورت خودکار، بهترین مدل هوش مصنوعی را برای هر درخواست انتخاب می‌کند. این قابلیت جدید نیاز به تعویض دستی بین مدل‌های قدرتمندی نظیر Claude، GPT یا Grok را برای همیشه حذف کرده است.
⚡ عملکرد این سیستم به‌گونه‌ای است که ویرایش‌های ساده توسط مدل‌های سریع و ارزان انجام شده و تسک‌های پیچیده که نیازمند استدلال عمیق هستند، به مدل‌های پیشرفته‌تر ارجاع داده می‌شوند. این روتر بر اساس بیش از ۶۰۰ هزار پرامپت واقعی کاربران آموزش دیده و کارایی آن در میلیون‌ها تسک مختلف اعتبارسنجی شده است.
📊 سیستم هوشمند Cursor هنگام انتخاب مدل، زمینه پروژه، پیچیدگی کار و نوع فعالیت را تحلیل می‌کند تا بهینه‌ترین خروجی تولید شود. این رویکرد می‌تواند هزینه‌های استفاده از سرویس‌های LLM را تا ۶۰٪ کاهش دهد، بدون اینکه افت کیفیت محسوسی در عملکرد نهایی مشاهده شود.
#Cursor_Router #LLM_Optimization
🤖 ابزار Cursor با معرفی Cursor Router، یک سیستم مسیریابی هوشمند ارائه کرده که به‌صورت خودکار، بهترین مدل هوش مصنوعی را برای هر درخواست انتخاب می‌کند. این قابلیت جدید نیاز به تعویض دستی بین مدل‌های قدرتمندی نظیر Claude، GPT یا Grok را برای همیشه حذف کرده است.
⚡ عملکرد این سیستم به‌گونه‌ای است که ویرایش‌های ساده توسط مدل‌های سریع و ارزان انجام شده و تسک‌های پیچیده که نیازمند استدلال عمیق هستند، به مدل‌های پیشرفته‌تر ارجاع داده می‌شوند. این روتر بر اساس بیش از ۶۰۰ هزار پرامپت واقعی کاربران آموزش دیده و کارایی آن در میلیون‌ها تسک مختلف اعتبارسنجی شده است.
📊 سیستم هوشمند Cursor هنگام انتخاب مدل، زمینه پروژه، پیچیدگی کار و نوع فعالیت را تحلیل می‌کند تا بهینه‌ترین خروجی تولید شود. این رویکرد می‌تواند هزینه‌های استفاده از سرویس‌های LLM را تا ۶۰٪ کاهش دهد، بدون اینکه افت کیفیت محسوسی در عملکرد نهایی مشاهده شود.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Cursor_Router #LLM_Optimization
🔬 تفاوت ایده‌پردازی LLMها با محققان انسانی
🧠 مطالعه جدید دانشگاه‌های Yale و Chicago نشان می‌دهد که تفاوت اصلی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با پژوهشگران انسانی در «دامنه» ایده‌های تولیدی است، نه کیفیت آن‌ها. محققان با تحلیل ۱۱۶۸۳ مقاله علمی و استفاده از دانش پیشین مشابه، مسیر ایده‌پردازی هوش مصنوعی و انسان‌ها را مقایسه کردند.
📊 نتایج نشان داد ایده‌های انسانی تنوع گسترده‌ای دارند که شامل تبیین مکانیزم‌ها، انجام تست‌های شکست و توسعه سیستم‌های جدید می‌شود. در مقابل، مدل‌های زبانی تمایل شدیدی به اتصال قطعات جداگانه از تحقیقات پیشین دارند و دامنه خلاقیت آن‌ها در مقایسه با انسان، محدودتر است.
⚡ آمارها حاکی از آن است که در حالی که تنها ۱۲.۱٪ از ایده‌های انسانی بر پیوند دادن تحقیقات گذشته متمرکز بود، این رویکرد در ایده‌های تولید شده توسط مدل‌ها بین ۴۷.۱٪ تا ۶۴.۲٪ از مواقع مشاهده شد.
#LLM #ایده
🧠 مطالعه جدید دانشگاه‌های Yale و Chicago نشان می‌دهد که تفاوت اصلی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با پژوهشگران انسانی در «دامنه» ایده‌های تولیدی است، نه کیفیت آن‌ها. محققان با تحلیل ۱۱۶۸۳ مقاله علمی و استفاده از دانش پیشین مشابه، مسیر ایده‌پردازی هوش مصنوعی و انسان‌ها را مقایسه کردند.
📊 نتایج نشان داد ایده‌های انسانی تنوع گسترده‌ای دارند که شامل تبیین مکانیزم‌ها، انجام تست‌های شکست و توسعه سیستم‌های جدید می‌شود. در مقابل، مدل‌های زبانی تمایل شدیدی به اتصال قطعات جداگانه از تحقیقات پیشین دارند و دامنه خلاقیت آن‌ها در مقایسه با انسان، محدودتر است.
⚡ آمارها حاکی از آن است که در حالی که تنها ۱۲.۱٪ از ایده‌های انسانی بر پیوند دادن تحقیقات گذشته متمرکز بود، این رویکرد در ایده‌های تولید شده توسط مدل‌ها بین ۴۷.۱٪ تا ۶۴.۲٪ از مواقع مشاهده شد.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#LLM #ایده
🌐 روش جدید تبلیغاتی در عصر هوش مصنوعی
مجله Time تکنولوژی جدیدی را پیاده‌سازی کرده است که محتوای سایت را بسته به نوع بازدیدکننده تغییر می‌دهد. در این روش، ربات‌های هوش مصنوعی نسخه‌ای متفاوت از صفحات را مشاهده می‌کنند که برای کاربران عادی و موتورهای جستجوی معمولی قابل دیدن نیست.
نکته مهم این است که این نسخه ویژه، مملو از تبلیغات و متون اسپانسر شده است. مدل‌های زبانی (LLM) هنگام کرال کردن این صفحات، این محتوای تبلیغاتی را به عنوان داده‌های واقعی و قابل اعتماد جذب کرده و در پاسخ به سوالات کاربران، آن‌ها را به صورت ارگانیک پیشنهاد می‌دهند.
این اقدام عملاً آغازگر بازار جدیدی به نام «بهینه‌سازی سایه برای هوش مصنوعی» است که در آن برندها برای نفوذ مستقیم به پایگاه دانش مدل‌های هوش مصنوعی هزینه می‌کنند. این روش می‌تواند جهت‌گیری پاسخ‌های هوش مصنوعی را به نفع حامیان مالی تغییر دهد و تحولی نگران‌کننده در نحوه دریافت اطلاعات از سیستم‌های هوشمند ایجاد کند.
#Mobian #LLM
مجله Time تکنولوژی جدیدی را پیاده‌سازی کرده است که محتوای سایت را بسته به نوع بازدیدکننده تغییر می‌دهد. در این روش، ربات‌های هوش مصنوعی نسخه‌ای متفاوت از صفحات را مشاهده می‌کنند که برای کاربران عادی و موتورهای جستجوی معمولی قابل دیدن نیست.
نکته مهم این است که این نسخه ویژه، مملو از تبلیغات و متون اسپانسر شده است. مدل‌های زبانی (LLM) هنگام کرال کردن این صفحات، این محتوای تبلیغاتی را به عنوان داده‌های واقعی و قابل اعتماد جذب کرده و در پاسخ به سوالات کاربران، آن‌ها را به صورت ارگانیک پیشنهاد می‌دهند.
این اقدام عملاً آغازگر بازار جدیدی به نام «بهینه‌سازی سایه برای هوش مصنوعی» است که در آن برندها برای نفوذ مستقیم به پایگاه دانش مدل‌های هوش مصنوعی هزینه می‌کنند. این روش می‌تواند جهت‌گیری پاسخ‌های هوش مصنوعی را به نفع حامیان مالی تغییر دهد و تحولی نگران‌کننده در نحوه دریافت اطلاعات از سیستم‌های هوشمند ایجاد کند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Mobian #LLM
❤1
🤖 راهنمای جامع مدل‌های زبانی بزرگ
اگر به دنبال یادگیری عمیق اما ساده دنیای LLMها هستید، کتاب «llm به زبان آدمیزاد» منبعی ارزشمند و فارسی است که به‌صورت متن‌باز منتشر شده است.
این کتاب در ۲۶۵ صفحه، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را به زبانی فنی اما خودمانی تشریح می‌کند. این اثر برای کسانی که می‌خواهند از پایه شروع کنند و به مباحث پیشرفته‌تر برسند، بسیار مفید است.
مهم‌ترین مباحث پوشش داده شده در این کتاب شامل این موارد است:
- مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی
- تکنیک‌های حرفه‌ای پرامپت‌نویسی
- استفاده از API و کار با ایجنت‌ها
- پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
- استراتژی‌های ارزیابی و مدیریت هزینه‌ها
- مباحث مربوط به امنیت در مدل‌های بزرگ
این کتاب برای هر توسعه‌دهنده‌ای که می‌خواهد دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی به‌روز کند، یک نقطه شروع عالی است. برای مطالعه یا دانلود محتوا می‌توانید از لینک بالا استفاده کنید.
اگر به دنبال یادگیری عمیق اما ساده دنیای LLMها هستید، کتاب «llm به زبان آدمیزاد» منبعی ارزشمند و فارسی است که به‌صورت متن‌باز منتشر شده است.
این کتاب در ۲۶۵ صفحه، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را به زبانی فنی اما خودمانی تشریح می‌کند. این اثر برای کسانی که می‌خواهند از پایه شروع کنند و به مباحث پیشرفته‌تر برسند، بسیار مفید است.
مهم‌ترین مباحث پوشش داده شده در این کتاب شامل این موارد است:
- مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی
- تکنیک‌های حرفه‌ای پرامپت‌نویسی
- استفاده از API و کار با ایجنت‌ها
- پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
- استراتژی‌های ارزیابی و مدیریت هزینه‌ها
- مباحث مربوط به امنیت در مدل‌های بزرگ
این کتاب برای هر توسعه‌دهنده‌ای که می‌خواهد دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی به‌روز کند، یک نقطه شروع عالی است. برای مطالعه یا دانلود محتوا می‌توانید از لینک بالا استفاده کنید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی#LLM_به_زبان_آدمیزاد #RAG
📩 ارتباط با ما
💼 فرصت شغلی: جذب دانشمند داده (Data Scientist) در کافه‌بازار
کافه‌بازار برای توسعه تیم فنی خود به دنبال جذب یک دانشمند داده باانگیزه است که به حل مسائل پیچیده و خلق راهکارهای داده‌محور علاقه‌مند باشد.
مهم‌ترین نیازمندی‌های این موقعیت شغلی:
• حداقل ۲ سال سابقه کار در حوزه هوش مصنوعی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• تسلط کامل به زبان Python و ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده
• آشنایی با شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش توزیع‌شده (مانند Spark) امتیاز محسوب می‌شود.
برای کسب اطلاعات بیشتر و ارسال رزومه می‌توانید به صفحه فرصت شغلی کافه‌بازار مراجعه کنید.
#کافه #LLM
کافه‌بازار برای توسعه تیم فنی خود به دنبال جذب یک دانشمند داده باانگیزه است که به حل مسائل پیچیده و خلق راهکارهای داده‌محور علاقه‌مند باشد.
مهم‌ترین نیازمندی‌های این موقعیت شغلی:
• حداقل ۲ سال سابقه کار در حوزه هوش مصنوعی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• تسلط کامل به زبان Python و ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده
• آشنایی با شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش توزیع‌شده (مانند Spark) امتیاز محسوب می‌شود.
برای کسب اطلاعات بیشتر و ارسال رزومه می‌توانید به صفحه فرصت شغلی کافه‌بازار مراجعه کنید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#کافه #LLM
🧠 درک عمیق مکانیسم Attention در ترنسفورمرها
اگر می‌خواهید بدانید در قلب مدل‌های زبانی بزرگ چه می‌گذرد، درک دقیق مکانیسم Attention اولین قدم است. این هندبوک فنی به تحلیل مفاهیم زیر می‌پردازد:
* تشریح مفهوم Query ،Key و Value در ساختار شبکه
* بررسی چرایی فرمول‌بندی خاص معادلات Attention
* نحوه اجرای محاسبات در سیستم‌های مدرن LLM
این منبع آموزشی با زبانی فنی، مسیر تحول Attention را از مدل‌های اولیه تا معماری‌های پیچیده امروزی باز می‌کند. برای مطالعه دقیق جزئیات و بررسی دقیق نحوه عملکرد این مدل‌ها، می‌توانید از مستند فنی Understanding Attention استفاده کنید. این محتوا برای درک عمیق ریاضیات و پیاده‌سازی‌های عملی در مدل‌های ترنسفورمر بسیار کاربردی است.
#Transformer_Attention #LLM
اگر می‌خواهید بدانید در قلب مدل‌های زبانی بزرگ چه می‌گذرد، درک دقیق مکانیسم Attention اولین قدم است. این هندبوک فنی به تحلیل مفاهیم زیر می‌پردازد:
* تشریح مفهوم Query ،Key و Value در ساختار شبکه
* بررسی چرایی فرمول‌بندی خاص معادلات Attention
* نحوه اجرای محاسبات در سیستم‌های مدرن LLM
این منبع آموزشی با زبانی فنی، مسیر تحول Attention را از مدل‌های اولیه تا معماری‌های پیچیده امروزی باز می‌کند. برای مطالعه دقیق جزئیات و بررسی دقیق نحوه عملکرد این مدل‌ها، می‌توانید از مستند فنی Understanding Attention استفاده کنید. این محتوا برای درک عمیق ریاضیات و پیاده‌سازی‌های عملی در مدل‌های ترنسفورمر بسیار کاربردی است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Transformer_Attention #LLM
Forwarded from هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🤖 راهنمای جامع مدل‌های زبانی بزرگ
اگر به دنبال یادگیری عمیق اما ساده دنیای LLMها هستید، کتاب «llm به زبان آدمیزاد» منبعی ارزشمند و فارسی است که به‌صورت متن‌باز منتشر شده است.
این کتاب در ۲۶۵ صفحه، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را به زبانی فنی اما خودمانی تشریح می‌کند. این اثر برای کسانی که می‌خواهند از پایه شروع کنند و به مباحث پیشرفته‌تر برسند، بسیار مفید است.
مهم‌ترین مباحث پوشش داده شده در این کتاب شامل این موارد است:
- مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی
- تکنیک‌های حرفه‌ای پرامپت‌نویسی
- استفاده از API و کار با ایجنت‌ها
- پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
- استراتژی‌های ارزیابی و مدیریت هزینه‌ها
- مباحث مربوط به امنیت در مدل‌های بزرگ
این کتاب برای هر توسعه‌دهنده‌ای که می‌خواهد دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی به‌روز کند، یک نقطه شروع عالی است. برای مطالعه یا دانلود محتوا می‌توانید از لینک بالا استفاده کنید.
اگر به دنبال یادگیری عمیق اما ساده دنیای LLMها هستید، کتاب «llm به زبان آدمیزاد» منبعی ارزشمند و فارسی است که به‌صورت متن‌باز منتشر شده است.
این کتاب در ۲۶۵ صفحه، مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را به زبانی فنی اما خودمانی تشریح می‌کند. این اثر برای کسانی که می‌خواهند از پایه شروع کنند و به مباحث پیشرفته‌تر برسند، بسیار مفید است.
مهم‌ترین مباحث پوشش داده شده در این کتاب شامل این موارد است:
- مفاهیم پایه و معماری مدل‌های زبانی
- تکنیک‌های حرفه‌ای پرامپت‌نویسی
- استفاده از API و کار با ایجنت‌ها
- پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
- استراتژی‌های ارزیابی و مدیریت هزینه‌ها
- مباحث مربوط به امنیت در مدل‌های بزرگ
این کتاب برای هر توسعه‌دهنده‌ای که می‌خواهد دانش خود را در زمینه هوش مصنوعی به‌روز کند، یک نقطه شروع عالی است. برای مطالعه یا دانلود محتوا می‌توانید از لینک بالا استفاده کنید.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی#LLM_به_زبان_آدمیزاد #RAG
📩 ارتباط با ما
❤2
🤖 تاریخ تکرار می‌شود: ماشین‌حساب یا AI؟
آیا تاریخ در حال تکرار شدن است؟ تصاویری از دهه‌های گذشته، گروهی از معلمان ریاضی را نشان می‌دهد که با شعار «ماشین‌حساب را خاموش کنید» علیه ورود این تکنولوژی به مدارس تجمع کرده بودند. آن‌ها نگران بودند که دانش‌آموزان با اتکا به ماشین‌حساب، مفاهیم پایه را درک نکنند.
امروز، دقیقاً همین بحث در دنیای هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تکرار می‌شود:
- آیا استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT باعث زوال مهارت‌های تفکر انتقادی می‌شود؟
- چگونه می‌توان بین استفاده از قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و حفظ تسلط بر مفاهیم پایه تعادل ایجاد کرد؟
این چالش همیشگیِ دنیای تکنولوژی است. همان‌طور که ماشین‌حساب به ابزاری ضروری تبدیل شد، مدل‌های هوش مصنوعی نیز مسیر مشابهی را طی می‌کنند. نکته کلیدی، نه حذف ابزار، بلکه تغییر روش‌های آموزشی برای انطباق با واقعیت‌های جدید است. آیا ما امروز همان معلمان نگران دهه گذشته هستیم؟
تاریخ تکرار می‌شود: آیا ChatGPT تهدیدی برای تفکر انتقادی است؟
#Calculoholics #LLM
آیا تاریخ در حال تکرار شدن است؟ تصاویری از دهه‌های گذشته، گروهی از معلمان ریاضی را نشان می‌دهد که با شعار «ماشین‌حساب را خاموش کنید» علیه ورود این تکنولوژی به مدارس تجمع کرده بودند. آن‌ها نگران بودند که دانش‌آموزان با اتکا به ماشین‌حساب، مفاهیم پایه را درک نکنند.
امروز، دقیقاً همین بحث در دنیای هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تکرار می‌شود:
- آیا استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT باعث زوال مهارت‌های تفکر انتقادی می‌شود؟
- چگونه می‌توان بین استفاده از قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و حفظ تسلط بر مفاهیم پایه تعادل ایجاد کرد؟
این چالش همیشگیِ دنیای تکنولوژی است. همان‌طور که ماشین‌حساب به ابزاری ضروری تبدیل شد، مدل‌های هوش مصنوعی نیز مسیر مشابهی را طی می‌کنند. نکته کلیدی، نه حذف ابزار، بلکه تغییر روش‌های آموزشی برای انطباق با واقعیت‌های جدید است. آیا ما امروز همان معلمان نگران دهه گذشته هستیم؟
تاریخ تکرار می‌شود: آیا ChatGPT تهدیدی برای تفکر انتقادی است؟
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#Calculoholics #LLM
❤1
🤖 ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: قضاوت AI با ترجیح به خود
مطالعه‌ای جدید نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در قضاوت درباره پاسخ‌ها، تمایل زیادی به ترجیح دادن پاسخ‌های خودشان دارند. در آزمایشی که ۱۲ مدل روی ۱۴۶۰ نبرد متنی (Text Arena battles) انجام شد، مشخص گردید که مدل‌ها به طور متوسط ۷۰٪ بیشتر از انسان‌ها، پاسخ خودشان را بهتر انتخاب می‌کنند.
به عنوان مثال، مدل GPT-6 Astra در ۸۸٪ موارد پاسخ خود را برتر دانسته و مدل Fable 5.1 در ۷۲٪ نبردها همین رویکرد را داشته است. این پدیده در مدل‌های شرکت‌های بزرگ مانند OpenAI و Anthropic مشهودتر است. در مقابل، مدل‌هایی چون GLM 5.3، Gemini 3.8 Flash و Grok 4.6 به نتایج نزدیک‌تری به ارزیابی انسانی دست یافتند.
نکته جالب دیگر این است که مدل‌ها کمتر از انسان‌ها به نتیجه "مساوی" یا "هر دو بد" رضایت می‌دهند؛ در حالی که انسان‌ها در حدود یک سوم نبردها این گزینه را انتخاب می‌کنند، برخی مدل‌ها مانند Sol در ۹۶٪ موارد یک برنده قطعی اعلام کرده‌اند.
#LLM_as_a_judge #Text_Arena
مطالعه‌ای جدید نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در قضاوت درباره پاسخ‌ها، تمایل زیادی به ترجیح دادن پاسخ‌های خودشان دارند. در آزمایشی که ۱۲ مدل روی ۱۴۶۰ نبرد متنی (Text Arena battles) انجام شد، مشخص گردید که مدل‌ها به طور متوسط ۷۰٪ بیشتر از انسان‌ها، پاسخ خودشان را بهتر انتخاب می‌کنند.
به عنوان مثال، مدل GPT-6 Astra در ۸۸٪ موارد پاسخ خود را برتر دانسته و مدل Fable 5.1 در ۷۲٪ نبردها همین رویکرد را داشته است. این پدیده در مدل‌های شرکت‌های بزرگ مانند OpenAI و Anthropic مشهودتر است. در مقابل، مدل‌هایی چون GLM 5.3، Gemini 3.8 Flash و Grok 4.6 به نتایج نزدیک‌تری به ارزیابی انسانی دست یافتند.
نکته جالب دیگر این است که مدل‌ها کمتر از انسان‌ها به نتیجه "مساوی" یا "هر دو بد" رضایت می‌دهند؛ در حالی که انسان‌ها در حدود یک سوم نبردها این گزینه را انتخاب می‌کنند، برخی مدل‌ها مانند Sol در ۹۶٪ موارد یک برنده قطعی اعلام کرده‌اند.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#LLM_as_a_judge #Text_Arena
📊 میزان مواجهه گروه‌های شغلی با LLM و ربات‌ها
مطالعات آماری نشان می‌دهد مشاغل مختلف به شکل متفاوتی در معرض تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و سیستم‌های رباتیک قرار دارند. داده‌ها مشاغل را بر اساس نوع مواجهه دسته‌بندی کرده‌اند.
مهم‌ترین یافته‌ها در گروه‌های شغلی:
* مشاغل دانش‌محور: حوزه‌هایی مانند حقوق، تجارت و امور مالی، کامپیوتر و ریاضیات، و پشتیبانی اداری بیشترین مواجهه (نزدیک به ۱۰۰٪) را با مدل‌های زبانی بزرگ دارند.
* مشاغل فیزیکی و عملیاتی: در بخش‌هایی مانند تولید، حمل‌ونقل، آماده‌سازی غذا و نظافت، تأثیر ربات‌ها بسیار بیشتر از مدل‌های زبانی است.
* ترکیب مواجهه: گروه‌هایی مثل مدیریت و فروش با هر دو فناوری LLM و ربات‌ها مواجهه بسیار بالایی دارند.
در حالی که محور این داده‌ها بر میزان مواجهه از ۲۰ تا ۱۰۰ درصد متمرکز است، الگوی کلی نشان می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی مولد بیشتر مشاغل اداری و تحلیل‌محور را هدف قرار داده‌اند، در حالی که توسعه رباتیک تغییرات بیشتری در محیط‌های فیزیکی و تولیدی ایجاد کرده است.
#LLM #سیستم
مطالعات آماری نشان می‌دهد مشاغل مختلف به شکل متفاوتی در معرض تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و سیستم‌های رباتیک قرار دارند. داده‌ها مشاغل را بر اساس نوع مواجهه دسته‌بندی کرده‌اند.
مهم‌ترین یافته‌ها در گروه‌های شغلی:
* مشاغل دانش‌محور: حوزه‌هایی مانند حقوق، تجارت و امور مالی، کامپیوتر و ریاضیات، و پشتیبانی اداری بیشترین مواجهه (نزدیک به ۱۰۰٪) را با مدل‌های زبانی بزرگ دارند.
* مشاغل فیزیکی و عملیاتی: در بخش‌هایی مانند تولید، حمل‌ونقل، آماده‌سازی غذا و نظافت، تأثیر ربات‌ها بسیار بیشتر از مدل‌های زبانی است.
* ترکیب مواجهه: گروه‌هایی مثل مدیریت و فروش با هر دو فناوری LLM و ربات‌ها مواجهه بسیار بالایی دارند.
در حالی که محور این داده‌ها بر میزان مواجهه از ۲۰ تا ۱۰۰ درصد متمرکز است، الگوی کلی نشان می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی مولد بیشتر مشاغل اداری و تحلیل‌محور را هدف قرار داده‌اند، در حالی که توسعه رباتیک تغییرات بیشتری در محیط‌های فیزیکی و تولیدی ایجاد کرده است.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#LLM #سیستم
📚 کتاب الگوهای طراحی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Design Patterns)
کتاب LLM Design Patterns نوشته کن هوانگ (Ken Huang) توسط انتشارات Packt منتشر شده است. این کتاب به بررسی الگوهای معماری و روش‌های کاربردی برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پایدار و کارآمد مبتنی بر مدل‌های زبانی می‌پردازد.
تمرکز اصلی کتاب بر ارائه راهکارهای عملی برای حل چالش‌های توسعه، مقیاس‌پذیری و بهبود قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی است.
فایل این کتاب در پست بعدی ارسال می‌شود.
#LLM_Design_Patterns #Ken_Huang
کتاب LLM Design Patterns نوشته کن هوانگ (Ken Huang) توسط انتشارات Packt منتشر شده است. این کتاب به بررسی الگوهای معماری و روش‌های کاربردی برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پایدار و کارآمد مبتنی بر مدل‌های زبانی می‌پردازد.
تمرکز اصلی کتاب بر ارائه راهکارهای عملی برای حل چالش‌های توسعه، مقیاس‌پذیری و بهبود قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی است.
فایل این کتاب در پست بعدی ارسال می‌شود.
🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
#LLM_Design_Patterns #Ken_Huang