توضیح‌ها
آموزش: هوش مصنوعی چندمدلی، مسیریابی و هماهنگ‌سازی
توضیح‌های روشن دربارهٔ روش‌های پشت هوش مصنوعی چندمدلی: مسیریابی، هم‌رأیی، راستی‌آزمایی، RAG، حافظه و اجرای مدل‌های وزن‌باز روی سخت‌افزار خودتان.
آخرین بازبینی:
آن را در برنامه ببینید
هر پاسخ نشان می‌دهد کدام مدل آن را نوشته و چرا.
یک مفهوم را انتخاب کنید
- مدل‌های زبانی چگونه پاسخ تولید می‌کننداین‌که یک درخواست چگونه به توکن، احتمال و سپس پاسخ تولیدشده تبدیل می‌شود.
- توکن‌های هوش مصنوعی چیستند؟واحدی که مدل واقعاً می‌خواند و می‌نویسد، و اینکه چرا عدد دقیق به توکن‌ساز خودش نیاز دارد.
- دما و Top-p چه چیزی را کنترل می‌کنند؟دما و Top-p واقعاً چه چیزی را در یک پاسخ تغییر می‌دهند — و چه چیزی را نمی‌توانند تغییر دهند.
- تعبیه (Embedding) چیست؟چگونه متن به برداری از اعداد تبدیل می‌شود، و چرا همین جست‌وجو بر اساس معنا را ممکن می‌کند.
- پرامپت‌نویسی در برابر RAG در برابر فاین‌تیون: چه فرقی دارند؟سه راه‌حل متفاوت برای سه مشکل متفاوت، و اینکه چرا بسیاری از محصولات هرگز به سومی نیاز ندارند.
- فراخوانی ابزار در هوش مصنوعی واقعاً چگونه کار می‌کند؟مدل هرگز چیزی اجرا نمی‌کند — یک فراخوانی پیشنهاد می‌دهد، و اپلیکیشن شما تصمیم می‌گیرد بعد چه اتفاقی بیفتد.
- خروجی‌های ساخت‌یافتهٔ هوش مصنوعی چیستند؟خواستن JSON از یک مدل یک درخواست است؛ فقط برخی سازوکارها واقعاً مطابقت آن با طرح‌وارهٔ شما را تضمین می‌کنند.
- چرا هوش مصنوعی توهم می‌زند؟چرا مدل یک پاسخ نادرست را با همان اطمینانی بیان می‌کند که پاسخ درست را — و چه چیزی واقعاً آن را کاهش می‌دهد.
- هوش مصنوعی چندمدلی چیست؟استفاده از چند مدل در یک جریان کاری به‌جای وابسته‌شدن به یکی.
- هماهنگ‌سازی مدل‌های زبانی چیست؟لایه‌ای که تصمیم می‌گیرد کدام مدل اجرا شود، به چه ترتیبی و با خروجی چه کنند.
- مسیریابی مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟فرستادن هر درخواست به مدلی که بر پایهٔ کار، هزینه، حریم خصوصی یا سرعت انتخاب شده.
- پشتیبان‌گیری میان مدل‌ها چیست؟وقتی مدل نخست از کار می‌افتد، محدود می‌شود یا رد می‌کند، چه باید بشود.
- هم‌رأیی مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟پرسیدن یک سؤال از چند مدل و استفاده از توافقشان به‌عنوان نشانه.
- «بهترین از N» چیست؟تولید چند پاسخ نامزد و نگه‌داشتن بهترین.
- داور هوش مصنوعی چیست؟به‌کارگیری یک مدل برای نمره‌دادن به پاسخ‌های مدل‌های دیگر — و جایی که این کار می‌شکند.
- راستی‌آزمایی پاسخ هوش مصنوعی چیست؟وارسی یک پاسخ با چیزی جز همان مدلی که آن را ساخته.
- پنجرهٔ زمینه چیست؟حافظهٔ کاری یک درخواست، و چرا حافظه نیست.
- تولید تقویت‌شده با بازیابی چیست؟بازیابی اسناد خودتان و گذاشتن آن‌ها پیش روی مدل.
- حافظهٔ دستیار هوش مصنوعی چیست؟چه چیزی میان گفت‌وگوها می‌ماند و چه هزینه‌ای دارد.
- بسته‌های زمینه چیست؟بسته‌های زمینهٔ قابل استفادهٔ مجدد که آگاهانه به گفت‌وگو پیوست می‌کنید.
- هوش مصنوعی محلی چیست؟اجرای مدل روی سخت‌افزاری که در اختیار شماست، و آنچه واقعاً تغییر می‌کند.
- مدل‌های وزن‌باز چیست؟مدل‌هایی که وزن‌هایشان را می‌توان دانلود کرد — و «باز» چه معنایی دارد و چه ندارد.
- هوش مصنوعی خودمیزبان چیست؟اجرای کل برنامه توسط خودتان، نه فقط مدل.
- Ollama یا llama.cppدو راه برای اجرای محلی مدل‌های وزن‌باز، و هرکدام به چه کاری می‌آید.
- هوش مصنوعی ابری یا هوش مصنوعی محلیمعاملهٔ واقعی: توانایی و راحتی در برابر کنترل و شکل هزینه.
- عامل هوش مصنوعی یا چت‌باتتفاوت میان پاسخ‌دادن به شما و انجام‌دادن کار به‌جای شما.
- چگونه مدل‌های هوش مصنوعی را برای استفادهٔ خودتان ارزیابی کنیدپیش از اعتماد کار خود به یک مدل واقعاً باید چه چیزی را آزمایش کنید — نه یک عدد در جدول رتبه‌بندی.
- چگونه معیارهای سنجش هوش مصنوعی را بدون گمراه‌شدن بخوانیمیک عدد معیار سنجش واقعاً چه چیزی را می‌سنجد، و پیش از آنکه اصلاً آزمایش را شروع کنید چگونه می‌تواند شما را گمراه کند.
- تزریق پرامپت چیست؟متنی که از شما نیست می‌تواند همچنان به مدل دستور بدهد — این یعنی چه، و چرا مدلی باهوش‌تر نمی‌تواند آن را کاملاً حل کند.
- حریم خصوصی و نگه‌داری داده‌های هوش مصنوعی، به‌زبان سادهواقعاً چه اتفاقی برای چیزی می‌افتد که در یک محصول هوش مصنوعی تایپ می‌کنید — چه کسی آن را می‌بیند، آیا برای آموزش مدلی استفاده می‌شود، و چقدر باقی می‌ماند.