‏🤖 ۹ مفهوم کلیدی برای مهندسان هوش مصنوعی

‏دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تکامل است. برای اینکه از یک کاربر معمولی به یک مهندس هوش مصنوعی تبدیل شوید، تسلط بر مفاهیم زیر ضروری است:

‏• Tokenization: فرآیند تبدیل متن به واحد‌های کوچک‌تر جهت پردازش.
‏• Embeddings: تبدیل مفاهیم زبانی به بردارهای عددی در فضای چندبعدی.
‏• Transformers: معماری پایه که قدرت مدل‌های امروزی را تأمین می‌کند.
‏• Attention: مکانیسم تعیین اولویت و ارتباط میان کلمات در یک جمله.
‏• Fine-tuning: تطبیق مدل‌های پایه با داده‌های اختصاصی برای کاربردهای خاص.
‏• RLHF/DPO: تکنیک‌های هم‌سوسازی مدل با ترجیحات و ارزش‌های انسانی.
‏• RAG: اتصال مدل به منابع دانش خارجی برای تولید خروجی‌های دقیق.
‏• LoRA/PEFT: روش‌هایی برای آموزش کارآمد و سبک مدل‌ها با حداقل منابع محاسباتی.

‏درک این موارد، نقشه راه شما برای تسلط بر مهندسی LLM خواهد بود.

۹ مفهوم کلیدی مهندسی هوش مصنوعی برای تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Transformers #RAG