برای یادگیری پیشرفته هوش مصنوعی نیاز است مجموعه ای از مهارت ها را کسب نمایید، در این بخش گروهی از مقالات بروزی وجود دارد که شما را در هوش مصنوعی استاد می‌کنند.
دانشمندان امیدوارند با دسترسی به بیش از ۱.۶ میلیون اسکن مغزی جمع‌آوری‌شده از بیماران در سراسر اسکاتلند بتواند به پیش‌بینی خطر ابتلای افراد به زوال عقل کمک کند. تیمی متشکل از ۲۰ محقق از دانشگاه‌های ادینبورگ و داندی موفق به کسب مجوزی بی‌سابقه برای بررسی این تعداد عظیم از اسکن‌های مغز به صورت ناشناس شده‌اند که در طول یک دهه از سراسر جمعیت اسکاتلند جمع‌آوری شده‌اند.
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.
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.
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.
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.
کاوش شبکه های اجتماعی و بیرون کشیدن اطلاعات مناسب کسب‌وکارها با استفاده
این روزها هوش مصنوعی بیشتر از این که یک زمینه علمی باشد،
با گسترش عصر اطلاعات و با توجه به این‌که اکثر این اطلاعات
رقابت غول‌های تکنولوژی جهان بر سر دستیابی به نافذترین دستیارهای صوتی، در
در این مقاله به معرفی شرکت‌های فعال در حوزه پردازش گفتار در
خواندن آهنگ الفبا از اولین دروسی است که کودکان باید بیاموزند. اهمیت
من برای اولین بار از طریق کانال یوتیوب Qoves Studio با این
برای این‌که درک بهتری از اهمیت دسته بندی صداها داشته باشید، به
پیشرفت‌‌هایی که اخیراً در انواع شبکه عصبی مولد حاصل شده، تأثیرات شگرفی
سیستم های امبدد به طور فزاینده‌ای در جنبه‌های مختلف زندگی بشر نفوذ
شرکت‌ها با تکیه بر تکنیک تحلیل احساسات می‌توانند بار عاطفی ارتباطات را
تحلیل پیشرفته Advanced Analytics یکی از روش‌های تحلیل داده است که با
پیش از آنکه به متن کاوی در هوش مصنوعی بپردازیم، باید با
در این نوشتار، پروژه یکپارچه‌ای که در رقابت‌های Kaggle با موضوع تکنیک‌های
آموزش هکرها برای استفاده از هوش مصنوعی در حمله به امنیت سایبری