آموزش کاربردی

تفاوت در نحوه محاسبه توکن‌های ورودی بین ارائه‌دهندگان مختلف، باعث ایجاد شکاف‌های گزارش‌دهی شدید می‌شود. استفاده از یک اسکیمای یکپارچه و غیرهم‌پوشان، تنها راه جلوگیری از تخمین…

تست خروجی‌های مدل‌های زبانی بر اساس تطابق متنی، منجر به ایجاد مجموعه‌های تست ناپایدار می‌شود. رویکرد بهینه، تمرکز بر تست واحد (Unit Test) برای پارسرهای خروجی با استفاده از…

تفکیک اعتبارسنج‌های قطعی از فرآیند استنتاج مدل، امکان تست خط‌لوله‌های هوش مصنوعی را در چند میلی‌ثانیه و بدون هزینه API فراهم می‌کند. با تبدیل اعتبارسنج‌ها به توابع خالص، تیم‌ها…

بسیاری از شکست‌های مدل‌های زبانی ناشی از خطاهای لایه‌ی رندرینگ پرامپت است که به‌دلیل نبود تست، نادیده گرفته می‌شوند. با تبدیل رندرکننده به یک تابع خالص و به‌کارگیری تست‌های مبتنی…

دانه-بندی یا Granularity در کوانتش تعیین می‌کند چه تعداد از وزن‌ها از یک ضریب مقیاس مشترک استفاده کنند. این سازوکار مستقیماً بر توازن میان سربار حافظه و دقت مدل اثر می‌گذارد و…

داده‌های کالیبراسیون دانش جدیدی به مدل نمی‌دهند، بلکه تعیین می‌کنند کدام خطاهای گرد کردن برای ورودی‌های خاص قابل‌تحمل هستند. عدم تطابق این داده‌ها با محیط عملیاتی منجر به افت شدید…

استیون کرس‌ول با تبدیل Claude Code به یک نیروی کار مدیریت‌شده، کتابخانه قدیمی Yadda را در یک روز به‌روزرسانی کرد. این پروژه نشان می‌دهد که مشخصات اجرایی (Executable…

تنظیم اندازهٔ گروه (Group Size) در کوانتش، یک اهرم ریاضی برای مدیریت حافظه است، نه یک متغیر تصادفی. کاهش این اندازه با ایزوله کردن وزن‌های پرت، دقت مدل را حفظ می‌کند اما فضای VRAM…

مدل‌های زبانی بزرگ در مقیاس‌های بالا «ویژگی‌های پرت» ایجاد می‌کنند که دقت کوانتش ۸ بیتی را به‌طور کامل تخریب می‌کند. مدیریت این مقادیر حدی، مرز میان یک مدل فشرده‌ی کاربردی و مدلی…

عامل‌های هوش مصنوعی اغلب مهارت‌های درست را نادیده می‌گیرند چون توصیفات آن‌ها بیش از حد کلی است. تغییر رویکرد از توصیف «موضوعی» به «محرک‌محور» باعث می‌شود عامل دقیقاً تشخیص دهد چه…

فرآیند کوانتش مدل‌ها به‌دلیل نیاز به وزن‌های دقت‌بالا و محاسبات آماری، حافظه بسیار بیشتری نسبت به استنتاج مصرف می‌کند. شناخت تفاوت‌های حافظه‌ای در متدهای GPTQ، AWQ و GGUF برای…