اگر مهندس یا توسعه‌دهنده هوش مصنوعی هستید، احتمالاً زمان زیادی را صرف بررسی جدول‌های رتبه‌بندی مانند Hugging Face Open LLM Leaderboard یا BigCodeBench می‌کنید. این معیارها راهی راحت و استاندارد برای مقایسه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ارائه می‌دهند. با این حال، تکیه صرف بر این امتیازات ایستا...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از چت‌بات‌های ساده به عامل‌های خودمختار، مکانیسم فراخوانی ابزار به پل حیاتی بین استنتاج و عمل تبدیل شده است. با این حال، این قدرت سطح حمله قابل توجهی ایجاد می‌کند. اگر یک...
با افزایش اندازه و قابلیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، نیازهای سخت‌افزاری برای سرویس‌دهی آن‌ها به یک گلوگاه عمده تبدیل شده است. انتقال از آموزش به استنتاج کار ساده‌ای نیست؛ در حالی که آموزش به قدرت محاسباتی عظیم نیاز دارد، سرویس‌دهی به تأخیر کم، نرخ انتقال بالا و استفاده کارآمد از منابع نیاز دارد.
با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از مرحله نوآوری به زیرساخت اصلی در برنامه‌های نرم‌افزاری، «پرامپت» به کد منبع جدید تبدیل شده است. با این حال، برخلاف کد سنتی، پرامپت‌ها احتمالی، غیرشفاف و به‌شدت دشوار برای تست واحد هستند. تغییر یک کلمه می‌تواند رفتار مدل را به شدت تغییر دهد...
منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سرعت در حال تحول است و از غول‌های منبع‌بسته به سمت جایگزین‌های قدرتمند وزن‌باز حرکت می‌کند که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی، کارآمد و شفاف بسازند. در میان رقابت‌کنندگان جذاب این حوزه، DeepSeek شرکتی است که...
در منظره‌ی به سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توسعه‌دهندگان اغلب با اکوسیستمی تکه‌تکه روبرو هستند. یک ارائه‌دهنده ممکن است بهترین قابلیت‌های استدلال را داشته باشد، دیگری کمترین تأخیر را برای وظایف کدنویسی و سومی مقرون‌به‌صرفه‌ترین راهکار را برای تولید متن عمومی ارائه دهد. مدیریت...
هوش مصنوعی به سرعت از سیستم‌های ساده تشخیص الگو به عامل‌های خودمختاری تکامل یافته است که قادر به انجام وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای هستند. برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، درک مکانیک داخلی این عامل‌ها دیگر یک تمرین آکادمیک نیست، بلکه پیش‌نیازی برای ساخت...