تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به ستون فقرات معماری هوش مصنوعی سازمانی تبدیل شده است، اما سازمان‌ها اغلب یک آسیب‌پذیری حیاتی را نادیده می‌گیرند: یکپارچگی خود پایگاه داده برداری. اگر داده‌های منبع دستکاری شوند، خروجی هوش مصنوعی غیرقابل اعتماد، سوگیری‌دار یا مخرب خواهد شد.
با ادغام فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در برنامه‌های عملیاتی، انتظار برای پاسخ‌دهی فوری هرگز به این اندازه بالا نبوده است. الگوهای درخواست-پاسخ سنتی، که در آن‌ها مشتری منتظر تکمیل کامل تولید می‌ماند، اغلب منجر به تأخیرهای غیرقابل قبول می‌شوند. این مقاله به بررسی راهکار جریانی‌سازی توکن می‌پردازد.
برای سال‌ها، محدودیت اصلی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ناتوانی آن‌ها در انجام اقدامات در دنیای واقعی بود. آن‌ها اساساً طوطی‌های پیشرفته‌ای بودند که قادر به تولید متن بودند اما نمی‌توانستند پایگاه داده‌ای را بررسی کنند، جمع پیچیده‌ای را محاسبه کنند یا یک API خارجی را پرس‌وجو کنند. معرفی...
منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) رو به اشباع می‌رود، اما انتشارات کمی به اندازه سری **Gemma** گوگل دیپ‌مایند هیجان فنی ایجاد کرده‌اند. جما به عنوان خواهر وزن‌باز خانواده PaLM 2 گوگل طراحی شده و به محققان و توسعه‌دهندگان مدل‌های پایه با عملکرد بالا با موانع ورود بسیار کمتر ارائه می‌دهد...
با تحولات مستمر در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، xAI به عنوان بازیگری مهم با تمرکز بر درک ماهیت واقعی کیهان ظهور کرده است. هسته اصلی این مأموریت، API xAI است که رابطی قدرتمند برای یکپارچه‌سازی قابلیت‌های پیشرفته...
با افزایش تقاضا برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) محلی، توسعه‌دهندگان از کتابخانه‌های استاندارد مانند PyTorch و vLLM فراتر رفته تا پایپ‌لاین‌های استنتاجی بسیار سفارشی بسازند. در حالی که کتابخانه‌های استاندارد پیش‌فرض‌های عالی ارائه می‌دهند، آن‌ها اغلب بهینه‌سازی‌های ریز را به خاطر قابلیت حمل و سهولت ...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، توانایی درک زمینه حیاتی است. موتورهای جستجوی مبتنی بر کلمه کلیدی دیگر برای برنامه‌هایی که به درک ظریف نیاز دارند، مانند پایپ‌لاین‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، کافی نیستند. Weaviate وارد می‌شود،...