پردازش زبان طبیعی

Filter by دسته‌ها
chatGTP
ابزارهای هوش مصنوعی
اخبار
گزارش
تیتر یک
چندرسانه ای
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
دانش روز
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
رویدادها
جیتکس
کاربردهای هوش مصنوعی
کتابخانه
اشخاص
شرکت‌های هوش مصنوعی
محصولات و مدل‌های هوش مصنوعی
مفاهیم
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
مقاله

پردازش زبان طبیعیشما به‌عنوان یک انسان، می‌توانید به انگلیسی، اسپانیایی یا چینی صحبت کنید و بنویسید. اما زبان مادری کامپیوتر، که به‌عنوان کد ماشین یا زبان ماشین شناخته می‌شود، برای اکثر مردم تا حد زیادی نامفهوم است. در پایین‌ترین سطوح دستگاه شما، ارتباط نه با کلمات، بلکه از طریق میلیون‌ها صفر و یک انجام می‌شود که اقدامات منطقی ایجاد می‌کنند. درواقع، برنامه نویسان 70 سال پیش از کارت‌های پانچ برای برقراری ارتباط با اولین رایانه‌ها استفاده کردند. این فرآیند دستی و سخت توسط تعداد نسبتاً کمی از مردم قابل‌درک بود. اما امروزه شما می‌توانید بگویید “الکسا، من این آهنگ را دوست دارم” و دستگاهی که در خانه شما موسیقی پخش می‌کند. این امر به لطف پردازش زبان طبیعی ممکن است.

پردازش زبان طبیعی زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین رایانه و زبان انسان می‌پردازد. درحالی‌که پردازش زبان طبیعی علم جدیدی نیست، این فناوری به لطف افزایش علاقه به ارتباطات انسان با ماشین، به‌علاوه در دسترس بودن داده‌های بزرگ، محاسبات قدرتمند و الگوریتم‌های پیشرفته، به‌سرعت در حال پیشرفت است. حال بیایید نگاهی دقیق‌تر به این فناوری بیندازیم … درباره پردازش زبان طبیعی بیشتر بخوانید

آمازون نسخه به‌روزرسانی شده‌ای از Q Developer Agent را معرفی کرد
تصور متا بدون لاما
نیاز مبرم به گسترش هوش مصنوعی
HTML برای جلوگیری از بروز هالوسینیشن‌ها در مدل‌های زبان بزرگ
گوگل حافظه جمنای را تقویت کرد
«دانابات» عرضه شد؛ چت‌باتی هوشمند، مولد و مبتنی بر زبان فارسی برای مراکز پشتیبانی
عامل‌های هوش مصنوعی و کاهش هزینه‌ها شرکت‌ها
مدل‌های زبانی ایرانی در ارزیابی دقیق‌تر
مدل‌های زبانی بزرگ درکی از جهان ندارند!
زمان کاهش اندازه مدل‌های زبانی بزرگ
اهمیت کیفیت داده در موفقیت هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت
آنتروپیک به جنگRecall مایکروسافت می‌رود
دسترسی زودهنگام توسعه‌دهندگان به هوش مصنوعی اپل
مدل هوش مصنوعی OpenAI توهم می‌زند
همدم تنهایی یا جایگزینی برای دنیای واقعی
تفکیک واقعیت‌ها از تبلیغات پر زرق و برق
تفکر یا پردازش؟ جدال بر سر هوش مصنوعی o1
دانشمند هوش مصنوعی
چالش‌ها و فرصت‌های آینده مدل‌های زبانی AI
لاما 3 در برابر لاما 3.1: کدام برای محصولات هوش مصنوعی شما بهتر است؟
انتروپیک پرده از دستورات مخفی کلود ۳ برمی‌دارد
هشت مدل زبانی بزرگ بازمتن برتر برای سال ۲۰۲۴
پردازش زبان طبیعی چیست؟ هرآنچه باید درباره این فناوری بدانید
تحلیل احساسات چیست؟
آشنایی با فرایند متن کاوی در هوش مصنوعی به زبان ساده
کاربرد پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
آنچه در مورد مدل زبانی BERT نمی‌دانیم
بردار کلمات و راهنمای استفاده از آن با gensim و keras
تعامل انسان و هوش مصنوعی: چطور تجربه مشتری را بهینه کنیم
هوش مصنوعی مبتنی بر زبان هنوز به انسان نیاز دارد
گام بعدی هوش مصنوعی: استدلال عمیق
تشخیص گفتار گوگل؛ گامی به سمت هوشمند شدن ابزارها
10 کتابخانه برتر پردازش زبان طبیعی (NLP)
مدل‌های شبکه عصبی به دنبال عبارات نامناسب در سخنان چت‌بات‌ها
یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی – بخش اول
معرفی جایگزین متن باز GPT-3: این هوش مصنوعی متون باکیفیت تولید می‌کند
آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس؛ بارگذاری دیتاست‌ها (قسمت اول فصل پنجم)
آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس؛ آزمون پایانی (قسمت پنجم فصل چهارم)
آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس؛ ساخت کارت مدل (قسمت چهارم فصل چهارم)
آموزش پردازش زبان طبیعی با اکوسیستم هاگینگ فیس؛ ایجاد منبع (قسمت سوم فصل چهارم)

پردازش زبان طبیعی

تصور متا بدون لاما

هوش مصنوعی متن‌باز از مدل‌های بسته پیشی خواهد گرفت، همان‌طور که لینوکس از یونیکس جلوتر افتاد.

گوگل حافظه جمنای را تقویت کرد

هوش مصنوعی جمنای گوگل یک قدم به ChatGPT نزدیک‌تر شده است و اکنون می‌تواند اطلاعات مورد نظر کاربران را به خاطر بسپارد و در پاسخ‌های خود از آن اطلاعات استفاده کند.

مدل‌های زبانی ایرانی در ارزیابی دقیق‌تر

مدل‌های زبانی بزرگ تا زمانی که توسط سنجه‌های معتبر مورد ارزیابی قرار نگیرند، کیفیت عملکرد آنها مشخص نمی‌شود و مورد اعتماد اکوسیستم هوش مصنوعی قرار نمی‌گیرند.

دانشمند هوش مصنوعی

اکتشاف علمی یکی از پیچیده‌ترین فعالیت‌های انسانی است. ابتدا، دانشمندان باید دانش موجود را درک کرده و شکاف چشمگیری را در بین دانسته‌ها بشر شناسایی کنند. سپس، باید پرسشی پژوهشی طرح و آزمایشی برای یافتن پاسخ طراحی و انجام دهند. سپس، باید نتایج آزمایش را تحلیل و تفسیر کنند که ممکن است پرسش‌های تحقیقاتی دیگری را مطرح کند.

چالش‌ها و فرصت‌های آینده مدل‌های زبانی AI

مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی تحولات بزرگی را در چند سال اخیر تجربه کرده‌اند و به طرز چشمگیری دنیای هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند. این مدل‌ها که به‌منظور درک و تولید و پردازش زبان انسان طراحی شده‌اند، روزبه‌روز در کاربردهایی نظیر پردازش زبان طبیعی، ترجمۀ ماشینی و حتی نوشتن خلاقانه مهارت و تنوع بیشتری پیدا می‌کنند. این مقاله به بررسی تکامل مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی، از روزهای اولیه تا قابلیت‌های پیشرفته امروزی، می‌پردازد.

لاما 3 در برابر لاما 3.1: کدام برای محصولات هوش مصنوعی شما بهتر است؟

در جولای 2024، متا جدیدترین مدل پیشرفته خود، لاما 3.1 با 405 میلیارد پارامتر را به همراه نسخه‌های کوچک‌تر آن، لاما 3.1 70B و لاما 3.1 8B منتشر کرد. این انتشار تنها سه ماه پس از معرفی لاما 3 صورت گرفت. در حالی که لاما 3.1 405B در اکثر معیارها از GPT-4 و کلود 3 اوپوس پیشی می‌گیرد و آن را به قدرتمندترین مدل متن‌باز موجود تبدیل می‌کند، ممکن است به دلیل زمان تولید کند و زمان بالای اولین توکن (TTFT) برای بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی انتخاب مناسبی نباشد.

انتروپیک پرده از دستورات مخفی کلود ۳ برمی‌دارد

برخلاف تصور رایج، مدل‌های هوش مصنوعی تولیدکننده متن، موجودات باهوش و دارای شخصیت نیستند. این مدل‌ها در واقع سیستم‌های آماری پیشرفته‌ای هستند که وظیفه‌شان پیش‌بینی محتمل‌ترین کلمه بعدی در یک جمله است. اما مانند کارآموزانی در محیط کاری سخت‌گیر، آن‌ها از مجموعه قوانینی به نام «دستورات سیستمی» پیروی می‌کنند. این دستورات پایه‌های عملکردی مدل‌ها را مشخص می‌کنند و بایدها و نبایدهای آن‌ها را تعیین می‌کنند.

هشت مدل زبانی بزرگ بازمتن برتر برای سال ۲۰۲۴

انقلاب کنونی در حوزه هوش مصنوعی مولد، بدون مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) امکان‌پذیر نبود. LLMها، مبتنی بر ترانسفورمرها، معماری عصبی قدرتمند، سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که برای مدل‌سازی و پردازش زبان انسان استفاده می‌شوند. آن­ها به دلیل داشتن صدها میلیون یا حتی میلیاردها پارامتر که با استفاده از مجموعه‌ای عظیم از دادۀ متنی پیش‌آمده­اند، «مدل‌های زبانی بزرگ» یا LLM نامیده می‌شوند.

[wpforms id="48325"]