01
एआई फाउंडेशन
समझें कि एआई क्या है, सिस्टम कैसे सीखते हैं, वे कहां विफल होते हैं, और बिना प्रचार के दावों का न्याय कैसे करें।
निःशुल्क एआई लाइब्रेरी
भाषा ए.आई मार्गदर्शकहमेशा के लिए मुफ़्त.
155 सादे-अंग्रेजी गाइड, संरचित शिक्षण पथ और एक खुली लाइब्रेरी - एक स्वतंत्र 501(c)(3) गैर-लाभकारी संस्था द्वारा निर्मित ताकि कोई भी आधुनिक AI को समझ सके।
155निःशुल्क मार्गदर्शक
1विषय ट्रैक
~2 minप्रति गाइड
~5hपढ़ने का समय
यहां से प्रारंभ करें
पांच परिणाम-आधारित पाठ्यक्रम
प्रत्येक पाठ्यक्रम में स्पष्ट परिणाम, मैप की गई दक्षताएं, अभ्यास गतिविधियाँ और एक लागू कैपस्टोन शामिल हैं।
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जिम्मेदार एआई उपयोगकर्ता
गोपनीयता की रक्षा करते हुए, आउटपुट की जांच करते हुए और मानवीय जवाबदेही को संरक्षित करते हुए एआई का उत्पादक रूप से उपयोग करें।
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एआई काम पर
कार्यस्थल उपयोग के मामलों का मूल्यांकन करें, सुरक्षित पायलट चलाएं, मूल्य मापें और जिम्मेदारीपूर्वक परिवर्तनों का संचार करें।
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एआई नीति और समाज
अधिकारों, इक्विटी, शासन, सुरक्षा और जनहित परिणामों के माध्यम से एआई प्रणालियों का विश्लेषण करें।
05
एआई सिस्टम्स के साथ निर्माण
व्यावहारिक सिस्टम डिज़ाइन के माध्यम से भाषा मॉडल, पुनर्प्राप्ति, एजेंटों, मूल्यांकन, लागत और परिनियोजन सुरक्षा उपायों को समझें।
विषय ट्रैक
ट्रैक द्वारा ब्राउज़ करें
उस क्षेत्र में कूदें जिसकी आप परवाह करते हैं। प्रत्येक ट्रैक में कई सादे-अंग्रेजी गाइड होते हैं।
बुनियादी बातेंमुख्य अवधारणाएँ: AI उच्च स्तर पर कैसे काम करता है।84 मार्गदर्शक भाषा ए.आईएलएलएम, एनएलपी, ChatGPT, प्रॉम्प्टिंग, और पाठ समझ।155 मार्गदर्शक विजुअल एआईछवि निर्माण, कंप्यूटर विज़न, वीडियो और डिज़ाइन।133 मार्गदर्शक ऑडियो एआईआवाज, संगीत, पॉडकास्टिंग, और ऑडियो-प्रथम एआई।117 मार्गदर्शक कंपनियाँOpenAI, Anthropic, Google, Meta, और अधिक की प्रोफ़ाइल।121 मार्गदर्शक अनुप्रयोगकोडिंग, खोज, एजेंटों और दैनिक जीवन में एआई कैसे दिखाई देता है।111 मार्गदर्शक उद्योगस्वास्थ्य देखभाल, वित्त, शिक्षा, ऊर्जा और बहुत कुछ में एआई।91 मार्गदर्शक तकनीकीचिप्स, फाइन-ट्यूनिंग, आरएजी, वैक्टर और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर।177 मार्गदर्शक समाजपूर्वाग्रह, गोपनीयता, कॉपीराइट, सुरक्षा और एआई भविष्य।30 मार्गदर्शक
पूर्ण पुस्तकालय
सभी मार्गदर्शक
155 का 1019 गाइड दिखाए गए. ट्रैक के आधार पर फ़िल्टर करें या ऊपर खोजें।
भाषा ए.आई
कन्नमैन-टवरस्की अनुकूलन
कन्नमैन-टावर्सकी ऑप्टिमाइज़ेशन (केटीओ) एक संरेखण विधि है जो युग्मित तुलनाओं के बजाय सरल थम्स-अप या थम्स-डाउन लेबल से सीखती है।
भाषा ए.आईअस्वीकृति नमूनाकरण फ़ाइन-ट्यूनिंग
रिजेक्शन सैम्पलिंग फाइन-ट्यूनिंग (आरएफटी) कई उम्मीदवारों के उत्तर उत्पन्न करता है, केवल सर्वश्रेष्ठ स्कोरिंग वाले उत्तरों को रखता है, और उन विजेताओं पर मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करता है।
भाषा ए.आईप्रक्रिया पुरस्कार मॉडल
प्रक्रिया पुरस्कार मॉडल (पीआरएम) केवल अंतिम उत्तर के बजाय एआई के तर्क के प्रत्येक व्यक्तिगत चरण को स्कोर करते हैं।
भाषा ए.आईएजेंटों का मिश्रण एकत्रीकरण
मिक्सचर-ऑफ-एजेंट्स (एमओए) एक ऐसी तकनीक है जहां कई भाषा मॉडल उत्तरों का मसौदा तैयार करते हैं और फिर एक एग्रीगेटर मॉडल उनके सर्वोत्तम विचारों को एक बेहतर विचार में जोड़ता है...
भाषा ए.आईस्थानांतरण के लिए एडाप्टर परतें
एडेप्टर परतें छोटे प्रशिक्षित मॉड्यूल हैं जिन्हें जमे हुए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल में डाला जाता है, जो आपको केवल कुछ प्रतिशत अपडेट करके इसे नए कार्यों में अनुकूलित करने देता है...
भाषा ए.आईमल्टी-हेड अव्यक्त ध्यान
मल्टी-हेड लेटेंट अटेंशन (एमएलए) एक ध्यान तंत्र है, जिसे डीपसीक-वी2 में पेश किया गया है, जो मेमोरी-भूखे कुंजी-वैल्यू कैश को एक छोटे साझा में संपीड़ित करता है ...
भाषा ए.आईमेडुसा डिकोडिंग प्रमुख
मेडुसा एक सट्टा-डिकोडिंग विधि है जो एक भाषा मॉडल पर कई अतिरिक्त भविष्यवाणी 'प्रमुखों' को बोल्ट करती है ताकि यह एक साथ कई भविष्य के टोकन का अनुमान लगा सके।
भाषा ए.आईगहराई का मिश्रण
गहराई का मिश्रण (एमओडी) एक ट्रांसफार्मर को अलग-अलग टोकन पर अलग-अलग मात्रा में गणना करने देता है, प्रत्येक परत के माध्यम से केवल 'महत्वपूर्ण' टोकन को रूट करता है ...
भाषा ए.आईमाम्बा और चयनात्मक राज्य स्थान
माम्बा राज्य अंतरिक्ष मॉडल (एसएसएम) पर निर्मित एक अनुक्रम मॉडल है जो पाठ को रैखिक समय में संसाधित करता है, जो ट्रांसफार्मर के द्विघात के लिए एक तेज़ विकल्प प्रदान करता है…
भाषा ए.आईRWKV रैखिक ध्यान
आरडब्ल्यूकेवी एक आर्किटेक्चर है जो एक ट्रांसफार्मर की तरह प्रशिक्षित होता है लेकिन एक आवर्ती नेटवर्क की तरह अनुमान चलाता है, जो रैखिक-समय, निरंतर-मेमोरी पीढ़ी देता है।
भाषा ए.आईविरल ध्यान पैटर्न
प्रत्येक टोकन को सभी टोकन के बजाय अन्य टोकन के सावधानीपूर्वक चुने गए सबसेट पर ध्यान देने से ट्रांसफॉर्मर सस्ता हो जाता है।
भाषा ए.आईQLoRA और 4-बिट फ़ाइन-ट्यूनिंग
QLoRA एक ऐसी तकनीक है जो आपको जमे हुए मॉडल को केवल 4 बिट प्रति वजन में संग्रहीत करके एकल उपभोक्ता GPU पर एक विशाल भाषा मॉडल को ठीक करने की सुविधा देती है।
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