01
Fundații AI
Înțelegeți ce este AI, cum învață sistemele, unde eșuează și cum să judeci afirmațiile fără hype.
Bibliotecă AI gratuită
Tehnic ghiduriLiber pentru totdeauna.
177 ghiduri în limba engleză simplă, căi de învățare structurate și o bibliotecă deschisă – construită de o organizație nonprofit independentă 501(c)(3), astfel încât oricine să poată înțelege IA modernă.
177Ghiduri gratuite
1Piese de subiecte
~2 minPe ghid
~6hTimp de lectură
Începeți de aici
Cinci cursuri bazate pe rezultate
Fiecare curs include rezultate explicite, competențe mapate, activități de practică și o piatră de bază aplicată.
02
Utilizator AI responsabil
Utilizați AI în mod productiv, protejând în același timp confidențialitatea, verificând rezultatele și păstrând responsabilitatea umană.
03
AI la locul de muncă
Evaluați cazurile de utilizare la locul de muncă, desfășurați piloți siguri, măsurați valoarea și comunicați schimbările în mod responsabil.
04
Politica și societatea AI
Analizați sistemele AI prin drepturi, echitate, guvernanță, siguranță și rezultate de interes public.
05
Construire cu sisteme AI
Înțelegeți modelele lingvistice, recuperarea, agenții, evaluarea, costurile și garanțiile de implementare prin proiectarea practică a sistemelor.
Piese de subiecte
Răsfoiți după piesă
Sari în zona de care îți pasă. Fiecare piesă are mai multe ghiduri în limba engleză simplă.
FundamenteleConcepte de bază: cum funcționează AI la un nivel înalt.84 ghiduri AI limbajLLMs, NLP, ChatGPT, prompting, and text understanding.155 ghiduri Inteligența vizuală AIGenerare de imagini, viziune computerizată, video și design.133 ghiduri Audio AIVoce, muzică, podcasting și audio-în primul rând AI.117 ghiduri CompaniiProfilurile OpenAI, Anthropic, Google, Meta și multe altele.121 ghiduri AplicațiiCum apare AI în codificare, căutare, agenți și viața de zi cu zi.111 ghiduri IndustriiAI în sănătate, finanțe, educație, energie și multe altele.91 ghiduri TehnicCipuri, reglaj fin, RAG, vectori și infrastructură AI.177 ghiduri SocietatePrejudecăți, confidențialitate, drepturi de autor, siguranță și viitorul AI.30 ghiduri
Bibliotecă completă
Toate ghidurile
177 de 1019 ghiduri prezentate. Filtrați după piesă sau căutați mai sus.
Tehnic
Modele BitNet pe 1 bit și ternar
BitNet este linia de cercetare a Microsoft care arată că modelele mari de limbaj pot fi antrenate cu greutăți limitate la doar 1 bit sau trei valori...
TehnicCuantizare post-antrenament GPTQ și AWQ
GPTQ și AWQ sunt două metode de vârf pentru a micșora modelele de limbaj deja antrenate la o precizie de 4 biți, astfel încât să funcționeze pe hardware mai ieftin și mai mic.
TehnicValori de evaluare ROUGE și BLEU
ROUGE și BLEU sunt valorile automate pentru compararea textului generat de mașini cu referințele umane.
TehnicRAG speculativ și Recuperare-Augmented Drafting
RAG speculativ accelerează și intensifică generarea de recuperare sporită, având un model mic, rapid, redactează mai multe răspunsuri candidate din recuperat...
TehnicBlock-Sparse și Native Sparse Atenție
Atenția limitată și nativă rară le permit transformatorilor să se ocupe doar de cele mai relevante bucăți dintr-o secvență lungă în loc de fiecare simbol, tăind...
TehnicIeșiri ale modelului de limbaj de filigranare
Watermarking încorporează un semnal statistic ascuns în textul generat de inteligență artificială, astfel încât să poată fi detectat ulterior ca fiind scris de mașină, fără a schimba ceea ce un cititor uman...
TehnicDecodare speculativă cu EAGLE
Decodificarea speculativă accelerează inferența modelului de limbaj mare, lăsând un model nefinalizat să ghicească mai multe simboluri înainte, pe care modelul mare le verifică apoi...
TehnicFuncții de influență pentru atribuirea datelor de antrenament
Funcțiile de influență estimează cât de mult fiecare exemplu de antrenament a modelat predicția unui model, permițându-vă să urmăriți o ieșire până la datele care l-au cauzat.
TehnicNormalizare lot
Normalizarea loturilor este o tehnică care redimensionează intrările pentru fiecare strat al unei rețele neuronale în timpul antrenamentului, făcând rețelele profunde să se antreneze mai rapid și mai mult...
TehnicReglajul hiperparametrilor
Hiperparametrii sunt setările pe care le alegeți înainte de antrenament, cum ar fi rata de învățare sau dimensiunea modelului, pe care modelul nu le învață singur.
TehnicÎnvățare contrastantă
Învățarea contrastantă învață un model să unească lucruri similare și să împingă lucrurile diferite într-un spațiu de încorporare.
TehnicÎnvățare de consolidare din feedbackul uman
RLHF este tehnica care transformă un model de limbaj brut într-un asistent util și politicos, instruindu-l pe preferințele umane.
Ai terminat de citit? Demonstrează.
Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.