🤖 ساخت مدلهای زبانی بزرگ (LLM) شبیه GPT از ابتدا با PyTorch
این پروژه آموزشی در 10 نوتبوک، معماری مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را به بخشهای ساده تقسیم کرده و امکان ساخت آنها را از ابتدا با استفاده از فریمورک
🔗 مخزن GitHub
#آموزش #GPT4o
این پروژه آموزشی در 10 نوتبوک، معماری مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را به بخشهای ساده تقسیم کرده و امکان ساخت آنها را از ابتدا با استفاده از فریمورک
PyTorch فراهم میکند. این مجموعه کاملاً عملی و مناسب برای افراد مبتدی است.
🔹 این مجموعه شامل ۱۰ نوتبوک است که توضیحات گامبهگام ارائه میدهند.
🔸 هدف اصلی شکستن معماری پیچیده LLMها به اجزای قابل فهم است.
💡 محتوا کاملاً عملی (hands-on) است و برای شروع یادگیری LLMها توسط مبتدیان طراحی شده.
🔗 مخزن GitHub
📊 Data➕Science — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
#آموزش #GPT4o
🚀 افزایش بهرهوری هوش مصنوعی با عمق استفاده
تحقیقات جدید OpenAI نشان میدهد که افزایش بهرهوری از هوش مصنوعی خطی نیست، بلکه با عمق استفاده از آن تسریع میشود. کارکنانی که از قابلیتهای پیشرفته ChatGPT مانند GPT-5 Thinking، Deep Research و Image Generation استفاده میکنند و با مدلها و ابزارهای مختلف کار میکنند، صرفهجویی زمانی بسیار بیشتری را گزارش میدهند. این مطالعه حاکی از آن است که گروهی که بیش از ۱۰ ساعت در هفته صرفهجویی میکنند، تقریباً ۸ برابر بیشتر از کسانی که هیچ صرفهجویی ندارند، از اعتبارات هوش مصنوعی استفاده میکنند.
🔗 openai.com
#گزارش #GPT4o
تحقیقات جدید OpenAI نشان میدهد که افزایش بهرهوری از هوش مصنوعی خطی نیست، بلکه با عمق استفاده از آن تسریع میشود. کارکنانی که از قابلیتهای پیشرفته ChatGPT مانند GPT-5 Thinking، Deep Research و Image Generation استفاده میکنند و با مدلها و ابزارهای مختلف کار میکنند، صرفهجویی زمانی بسیار بیشتری را گزارش میدهند. این مطالعه حاکی از آن است که گروهی که بیش از ۱۰ ساعت در هفته صرفهجویی میکنند، تقریباً ۸ برابر بیشتر از کسانی که هیچ صرفهجویی ندارند، از اعتبارات هوش مصنوعی استفاده میکنند.
🔗 openai.com
📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#گزارش #GPT4o