پرش به محتوای اصلی

موضوع

مدل‌های بازوزن

Open-source models, open weights, local hosting, licensing

۲٬۰۳۶ مقاله منتشر شده

چگونه DS4 مدل‌های پیشرو هوش مصنوعی را روی سخت‌افزار خانگی ممکن کرد؟
آموزش کاربردی

چگونه DS4 مدل‌های پیشرو هوش مصنوعی را روی سخت‌افزار خانگی ممکن کرد؟

ابزار جدیدی به نام DS4 امکان اجرای مدل‌های پیشرو هوش مصنوعی را روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده با ۱۲۸ گیگابایت رم فراهم می‌کند. این سیستم با استفاده از یک روش خاص کوانتیزاسیون، شکاف…

۲ دقیقه خواندن۱
گوگل: مدل Gemma 4 با دقت ۸۹.۲ درصدی در بنچمارک AIME، استدلال ریاضی را محلی کرد
آموزش کاربردی

گوگل: مدل Gemma 4 با دقت ۸۹.۲ درصدی در بنچمارک AIME، استدلال ریاضی را محلی کرد

گوگل دیپ‌مایند خانواده مدل‌های Gemma 4 را با وزن‌های باز عرضه کرد تا استدلال سطح پیشرو را به سخت‌افزارهای محلی بیاورد. مدل ۳۱ میلیارد پارامتری این خانواده، جهشی خیره‌کننده در…

۲ دقیقه خواندن۱
چگونه نقص‌های متادیتای GGUF سرعت استقرار مدل‌های محلی را کاهش می‌دهد؟
آموزش کاربردی

چگونه نقص‌های متادیتای GGUF سرعت استقرار مدل‌های محلی را کاهش می‌دهد؟

فرمت GGUF با یکپارچه‌سازی وزن‌ها و متادیتا، استقرار مدل‌های محلی را ساده کرده است. با این حال، نبود استانداردی برای فراخوانی ابزارها و توکن‌های استدلالی، توسعه‌دهندگان را مجبور به…

۲ دقیقه خواندن۲
Nous Research: کاهش ۲.۵ برابری زمان پیش‌آموزش LLM بدون تغییر در معماری

Nous Research: کاهش ۲.۵ برابری زمان پیش‌آموزش LLM بدون تغییر در معماری

پژوهشکده Nous Research روشی به نام آموزش برهم‌نهی توکن‌ها (TST) را معرفی کرده که سرعت پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ را تا ۲.۵ برابر افزایش می‌دهد. این متد با پردازش دسته‌ای توکن‌ها…

۳ دقیقه خواندن۱