با ادغام عمیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در گردش‌کارهای سازمانی، برنامه‌های کاربردی مصرفی و زیرساخت‌های حیاتی، پیامدهای امنیتی معماری آن‌ها تحت بررسی دقیق قرار گرفته است. یکی از برجسته‌ترین آسیب‌پذیری‌ها در این حوزه، تزریق پرامپت است...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نحوه تعامل ما با نرم‌افزارها را متحول کرده‌اند، اما یک محدودیت اساسی وجود دارد: آن‌ها موتورهای پیش‌بینی هستند، نه اجرا. اینجاست که فراخوانی تابع به عنوان پل ارتباطی حیاتی عمل می‌کند...
منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با ظهور مدل‌های وزن‌باز به شدت تغییر کرده است. از میان جدیدترین و مهم‌ترین ورودی‌ها، می‌توان به مدل‌های Gemma اشاره کرد؛ خانواده‌ای از مدل‌های سبک و پیشرفته متن‌باز که توسط Google DeepMind توسعه یافته‌اند.
یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Mistral در برنامه‌های تولیدی نیازمند اقداماتی فراتر از ارسال پرامپت و دریافت پاسخ است. توسعه‌دهندگان باید مدیریت خطای قوی، کنترل نرخ درخواست‌ها و بهینه‌سازی هزینه‌ها را بدون قربانی کردن کیفیت مدل پیاده‌سازی کنند. این راهنما...
زمینه توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در استدلال و تولید محتوا بسیار توانمند شده‌اند، اما همچنان از داده‌های پویا و ابزارهایی که کاربران واقعاً به آن‌ها نیاز دارند، «ایزوله» هستند. پروتکل زمینه مدل (MCP) وارد می‌شود تا...
مقدمه در حالی که Open WebUI نحوه تعامل توسعه‌دهندگان با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) محلی را متحول کرده است، استقرار آن برای یک تیم اغلب یک آسیب‌پذیری حیاتی را آشکار می‌کند: فقدان مدیریت هویت قوی. به‌طور پیش‌فرض، بسیاری از پیکربندی‌ها به فایل‌های رمز عبور ساده یا دسترسی باز تکیه دارند که...
در عصر هوش مصنوعی مولد و جستجوی معنایی، توانایی بازیابی کارآمد امبدینگ‌های مرتبط از مجموعه‌های داده عظیم حیاتی است. اگرچه نمایش‌های برداری متراکم در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین استاندارد شده‌اند، اما مقیاس‌پذیری این سیستم‌ها به میلیاردها بردار...