‏⚡ بهینه‌سازی فاین‌تیون مدل‌های زبانی با پارامترهای کمتر

‏🧠 آیا می‌دانستید برای شخصی‌سازی یک مدل زبانی ۷۰ میلیاردی، نیازی به آموزش تمام پارامترهای آن ندارید؟ امروزه روش‌های پیشرفته Parameter-Efficient Fine-Tuning امکان تغییر رفتار مدل‌های بزرگ را با حداقل هزینه محاسباتی فراهم کرده‌اند.

‏🔬 در مدل قدیمی Full Fine-tuning، تمامی وزن‌های شبکه بازنویسی می‌شوند که بسیار هزینه‌بر است. اما تکنیک LoRA با افزودن لایه‌های کم‌رتبه، تنها حدود ۱.۳ درصد از پارامترها را آموزش می‌دهد.

‏⚡ رویکرد LoRA-FA با فریز کردن نیمی از آداپتورها، تعداد پارامترهای قابل آموزش را از این هم کمتر می‌کند. در همین حال، متد QLoRA با استفاده از کوانتیزاسیون ۴ بیتی (فشرده‌سازی عددی)، حافظه مورد نیاز را به‌شدت کاهش داده و کارایی مدل را در عین حفظ دقت تضمین می‌کند.

‏🚀 در نهایت، TinyLoRA با به حداقل رساندن یادگیری در حد چند بردار کوچک، کارایی را به اوج می‌رساند.

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

#LoRA #QLoRA

‏۵۰ پرسش کلیدی برای موفقیت در مصاحبه‌های هوش مصنوعی

‏بسیاری از متخصصان می‌دانند چگونه یک سیستم RAG یا Agent بسازند، اما نقطه ضعف بزرگ آن‌ها ناتوانی در «ارزیابی» و «سنجش» عملکرد واقعی آن در محیط عملیاتی است. مصاحبه‌گرهای حرفه‌ای بیش از آنکه به مهارت کدنویسی شما اهمیت دهند، به عمق درک شما از مبانی مهندسی و مدیریت چالش‌های تولید (Production) توجه می‌کنند.

‏در ادامه، مهم‌ترین سرفصل‌های مطرح شده در این راهنمای جامع مصاحبه را مرور می‌کنیم:

‏مفاهیم بنیادی: تفاوت‌های مدل‌های Discriminative و Generative، معماری Transformer و چرایی جایگزینی RNNها، مدیریت Embeddings و پایگاه‌های داده برداری (Vector DBs).

‏تکنیک‌های پیشرفته: استراتژی‌های Fine-tuning با استفاده از LoRA و QLoRA، معماری‌های Mixture of Experts (MoE)، مفاهیم کوانتایزیشن و RLAIF.

‏طراحی سیستم: مهندسی RAG برای سازمان‌ها، پیاده‌سازی سیستم‌های Multi-agent، استراتژی‌های کشینگ معنایی (Semantic Caching) و مقابله با حملات Prompt Injection.

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

ا#LoRA #RAG

‏📚 نقشه راه جامع و متن‌باز مدل‌های زبانی بزرگ

‏یک مخزن گیت‌هاب ارزشمند و کاربردی برای یادگیری عمیق مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) منتشر شده است که تمامی ابزارها و تئوری‌های کلیدی را یک‌جا جمع‌آوری کرده است. برای اجرای دقیق‌تر، راهنمای گام‌به‌گام مراحل و نکات کاربردی را یکجا ارائه می‌کند.

‏مهم‌ترین مباحث پوشش داده‌شده در این دوره شامل موارد زیر است:
‏• معماری Transformers
‏• تکنیک‌های تنظیم دقیق کارآمد مانند LoRA
‏• سیستم‌های تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)
‏• مهندسی پرامپت و ویرایش مدل (Model Editing)

‏یکی از ویژگی‌های برجسته این دوره، دسترسی مستقیم به مقالات علمی اصلی و مراجع معتبر در پایان هر بخش است.

‏می‌توانید به این آموزش‌های کاربردی در مخزن گیت‌هاب Foundations of LLMs دسترسی داشته باشید.

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

#Transformers #LoRA

‏🎬 شرکت Tencent مدل جهان ویدیویی تعاملی Hy-Nomas را منتشر کرد

‏شرکت Tencent مدل متن‌باز Hy-Nomas را منتشر کرد؛ یک مدل جهان ویدیویی تعاملی که قابلیت اجرا روی یک کارت گرافیک RTX 4090 را دارد.

‏این مدل ویدیو را بخش‌به‌بخش می‌سازد و کنترل آن از طریق متن و مسیر حرکت دوربین انجام می‌شود. کاربر می‌تواند در هر مرحله صحنه، سبک، عمل یا زاویه دید را تغییر دهد، در حالی که حافظه محیط میان بخش‌های مختلف حفظ می‌شود. خروجی ویدیو با رزولوشن 1280×720 و سرعت ۲۴ فریم بر ثانیه تولید می‌شود و امکان شخصی‌سازی آن برای حوزه‌هایی مانند رباتیک با استفاده از LoRA وجود دارد.

‏پیکربندی استاندارد این مدل برای هشت کارت گرافیک طراحی شده، اما با کوانتایز INT8 وزن‌ها، KV-cache و انتقال بخشی از پردازش به CPU، روی یک RTX 4090 هم اجرا می‌شود.

‏کد آموزش و اینفرنس تحت مجوز Apache-2.0 منتشر شده و وزن‌های مدل به همراه دموی آنلاین در دسترس است. هنوز بنچمارک رسمی برای Hy-Nomas ارائه نشده و گزارش فنی آن بعداً منتشر خواهد شد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#Hy_Nomas #LoRA