مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان ساده متن به موتورهای استدلال قدرتمند تبدیل شده‌اند. با این حال، پتانسیل واقعی آن‌ها زمانی آزاد می‌شود که بتوانند با دنیای بیرون تعامل داشته باشند. این قابلیت به نام فراخوانی ابزار (یا فراخوانی تابع) شناخته می‌شود. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته که عامل‌های هوش مصنوعی می‌سازند...
تشخیص نوری کاراکتر (OCR) اغلب به اشتباه به عنوان یک «کپی-پیست» ساده از متن در تصاویر در نظر گرفته می‌شود. در واقع، ساخت یک پایپ‌لاین OCR مقاوم یک چالش مهندسی پیچیده است که شامل پیش‌پردازش تصویر، انتخاب مدل، پس‌پردازش و مدیریت خطای دقیق می‌شود. برای توسعه‌دهندگانی که ...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، داده‌ها اغلب به عنوان نفت جدید معرفی می‌شوند. با این حال، همان‌طور که نشت نفت می‌تواند اکوسیستم‌ها را ویران کند، نشت داده‌ها نیز می‌تواند یکپارچگی، حریم خصوصی و قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی را به خطر بیندازد. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، درک مکانیسم‌های پشت نشت داده‌ها نه تنها یک بهترین شیوه است، بلکه یک الزام امنیتی حیاتی است. این مقاله به بررسی ظرافت‌های نشت داده، پیامدهای جدی آن و راهبردهای عملی برای کاهش خطرات می‌پردازد.
در زیرساخت‌های هوش مصنوعی مدرن، تمایز بین استنتاج بلادرنگ و پردازش دسته‌ای آفلاین حیاتی است. در حالی که APIهای با تأخیر کم برای برنامه‌های کاربردی面向用户 سرویس می‌دهند، هسته اصلی بسیاری از عملیات علم داده و یادگیری ماشین بر پردازش داده‌های عظیم به صورت ناهمگام استوار است...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، تفاوت بین خروجی متوسط و پاسخ آماده برای تولید، اغلب نه در خود مدل، بلکه در دقت پرامپت نهفته است. برای توسعه‌دهندگان، پرامپت مهندسی از دادن دستورالعمل‌های ساده به یک تمرین منضبط برای طراحی معماری سیستم‌ها برای رابط‌های زبان طبیعی تکامل یافته است.
زمینه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به‌طور فزاینده‌ای توسط رقابت برای اندازه و قابلیت‌ها تحت سلطه است، اما تقاضای رو به رشدی برای مدل‌هایی وجود دارد که اولویت را به کارایی، سرعت و مقرون‌به‌صرفه بودن می‌دهند بدون آنکه هوش بنیادین را فدا کنند. SmolLM2 از Hugging Face وارد میدان می‌شود...
تکامل از ربات‌های گفتگومحور به ایجنت‌های قابل اعتماد برای سال‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به خاطر توانایی مکالمه‌ای خود ستایش می‌شدند، اما به دلیل عدم قطعیت در خروجی‌ها مورد انتقاد قرار می‌گرفتند. اگرچه یک چت‌بات می‌توانست با دقت بالا شعر بنویسد یا به سوالات عمومی پاسخ دهد، اما در استخراج دقیق داده‌ها یا اجرای عملیات خاص بدون توهم پارامترها مشکل داشت. شکاف بین یک نمونه اولیه و یک ایجنت هوش مصنوعی در سطح تولید، اغلب همین بی‌ثباتی بوده است.