پرش به محتوای اصلی

دسته‌بندی

تحلیل و بررسی تخصصی

تحلیل‌های عمیق مدل‌ها، مقالات و بنچمارک‌ها — پیش‌چاپ‌ها، ارزیابی‌ها، مدل‌های زبانی پیشرو و پژوهش همراستاسازی.

۵٬۷۶۰ مقاله منتشر شده

Safe-FedLLM محافظ یادگیری فدرال مدل‌های زبانی در برابر کلاینت‌های مخرب

Safe-FedLLM محافظ یادگیری فدرال مدل‌های زبانی در برابر کلاینت‌های مخرب

پژوهشگران چارچوب دفاعی Safe-FedLLM را معرفی کردند که با تحلیل به‌روزرسانی‌های LoRA به‌عنوان نشانگرهای رفتاری، کلاینت‌های مخرب را شناسایی و سرکوب می‌کند. این روش بدون کاهش محسوس…

۱ دقیقه خواندن
روش ترجمه رفت‌وبرگشتی نقص سیستم‌های ارزیابی چندزبانه را آشکار کرد

روش ترجمه رفت‌وبرگشتی نقص سیستم‌های ارزیابی چندزبانه را آشکار کرد

پژوهشگران دریافتند بنچمارک‌های فعلی به جای تسلط واقعی بر زبان، توانایی ریاضی و یادآوری اطلاعات را می‌سنجند. روش ترجمه رفت‌وبرگشتی با رتبه‌بندی کاربران همبستگی ۰.۹۴ نشان داده است.…

۱ دقیقه خواندن
استدلال درباره نیت کاربر در درخواست‌های مبهم برای مدل‌های هوش مصنوعی

استدلال درباره نیت کاربر در درخواست‌های مبهم برای مدل‌های هوش مصنوعی

پژوهشگران روشی مبتنی بر یادگیری تقویتی ارائه کرده‌اند که به مدل‌های زبانی کمک می‌کند با درخواست‌های مبهم کاربران بهتر کنار بیایند. این رویکرد به جای تکیه بر یک تفسیر واحد، طیفی از…

۱ دقیقه خواندن
«لتنت‌ریفیوژال»: سیستمی که پرسش‌های بی‌پاسخ را در مدل‌های زبانی شناسایی می‌کند

«لتنت‌ریفیوژال»: سیستمی که پرسش‌های بی‌پاسخ را در مدل‌های زبانی شناسایی می‌کند

پژوهشگران «لتنت‌ریفیوژال» را معرفی کردند؛ روشی که با تحلیل فعال‌سازی‌های لایه پنهان مدل‌های زبانی بزرگ، پرسش‌های مبهم یا بی‌پاسخ را شناسایی می‌کند. این رویکرد امتیاز اف‌وان ۸۸.۵…

۱ دقیقه خواندن
ویب کدینگ در ساختمان‌سازی: بررسی کدهای امنیتی تولیدشده توسط هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

ویب کدینگ در ساختمان‌سازی: بررسی کدهای امنیتی تولیدشده توسط هوش مصنوعی

پژوهشی تازه نشان داده که کدهای تولیدشده توسط مدل‌های زبانی بزرگ در کاربردهای ایمنی ساختمان، اغلب از نظر دستوری درست به نظر می‌رسند اما درک عمیقی از خطرات محیط ساخت‌وساز ندارند.…

۱ دقیقه خواندن
کاسکید‌دیبیت: استدلال چندعاملی در سامانه‌های آبشاری هوش مصنوعی

کاسکید‌دیبیت: استدلال چندعاملی در سامانه‌های آبشاری هوش مصنوعی

پژوهشگران روشی تازه برای هماهنگی مدل‌های زبانی بزرگ معرفی کرده‌اند. این سامانه با فعال‌سازی هوش مصنوعی زاینده (Generative AI) در مرزهای تصمیم‌گیری، دقت را تا ۲۶.۷۵ درصد افزایش…

۱ دقیقه خواندن
مدل مانتس از ۷۸ مدل پیش‌بینی پیشی گرفت؛ تنها با داده‌های شبیه‌سازی

مدل مانتس از ۷۸ مدل پیش‌بینی پیشی گرفت؛ تنها با داده‌های شبیه‌سازی

تیمی از پژوهشگران مدل **مانتس** (Mantis) را توسعه داده‌اند که صرفاً از شبیه‌سازی‌های مکانیکی آموزش دیده و با وجود عدم مواجهه با داده‌های واقعی، از تمام مدل‌های مرکز کنترل بیماری…

۲ دقیقه خواندن
موبی: اولین چارچوب دودویی‌سازی برای مدل‌های مبتنی بر MoE

موبی: اولین چارچوب دودویی‌سازی برای مدل‌های مبتنی بر MoE

پژوهشگران چارچوب موبی را معرفی کردند که اولین راهکار دودویی‌سازی مخصوص مدل‌های زبانی بزرگ مبتنی بر مخلوط کارشناسان است. این چارچوب سه چالش کلیدی را حل می‌کند و سرعت استنتاج را بیش…

۱ دقیقه خواندن۱
مجموعه داده DecompSR: ناتوانی مدل‌های زبانی بزرگ در استدلال فضایی ترکیبی

مجموعه داده DecompSR: ناتوانی مدل‌های زبانی بزرگ در استدلال فضایی ترکیبی

پژوهشگران مجموعه داده DecompSR را با بیش از ۵ میلیون نمونه منتشر کردند تا توانایی استدلال فضایی ترکیبی مدل‌های زبانی بزرگ را بسنجند. یافته‌ها نشان می‌دهد این مدل‌ها در تعمیم‌دهی…

۱ دقیقه خواندن۱
هوش مصنوعی زاینده به‌عنوان ابرشبکه؛ راهکاری نوین برای مشکل شروع سرد تبلیغات
آموزش کاربردی

هوش مصنوعی زاینده به‌عنوان ابرشبکه؛ راهکاری نوین برای مشکل شروع سرد تبلیغات

**LLM-HYPER** از مدل‌های زبانی بزرگ به‌عنوان ابرشبکه (هایپرنتورک) برای تولید پارامترهای تخمین‌گر نرخ کلیک استفاده می‌کند. این روش بدون نیاز به آموزش سنتی، دوره شروع سرد تبلیغات…

۱ دقیقه خواندن۳
تشخیص ساختارمند اسناد: رویکردی نوین مبتنی بر سوگیری استقرایی

تشخیص ساختارمند اسناد: رویکردی نوین مبتنی بر سوگیری استقرایی

پژوهشگران تشخیص اسناد را به‌عنوان وظیفه رونویسی بازتعریف کردند. آنها **سوگیری‌های استقرایی رابطه‌ای** (relational inductive biases) را برای مدل‌های ترانسفورمر طراحی کردند که اسناد…

۲ دقیقه خواندن۱