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.

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

Detectarea derivei modelului

Detectarea derivării modelului este practica de a monitoriza un model de învățare automată desfășurat pentru a surprinde atunci când precizia acestuia se degradează în liniște, deoarece lumea reală are...

2 min citireCitiți
Tehnic

Testare A/B pentru modele ML

Testarea A/B pentru modelele ML înseamnă direcționarea traficului live către două versiuni de model simultan și măsurarea careia dintre ele are de fapt mai bune rezultate pentru utilizatori reali și reale...

2 min citireCitiți
Tehnic

Formate de serializare a modelelor

Serializarea modelului este modul în care un model de învățare automată antrenat este salvat pe disc, astfel încât să poată fi încărcat și rulat mai târziu, pe o altă mașină sau pe un alt...

2 min citireCitiți
Tehnic

Antrenament mixt de precizie

Antrenamentul mixt de precizie accelerează antrenamentul rețelei neuronale și reduce utilizarea memoriei, efectuând majoritatea calculelor în virgulă mobilă de 16 biți în loc de 32 de biți.

2 min citireCitiți
Tehnic

Decodare speculativă

Decodificarea speculativă face ca modelele mari de limbă să genereze text mai rapid, folosind un model de „schiță” mic și rapid pentru a ghici mai multe jetoane înainte, apoi având marele...

2 min citireCitiți
Tehnic

Optimizare KV Cache

Cache-ul KV stochează cheile și valorile pe care un transformator le-a calculat deja, astfel încât să nu refacă lucrul pentru fiecare token nou - dar poate crește la gigaocteți.

2 min citireCitiți
Tehnic

Flash Atenție

Flash Attention este o modalitate inteligentă de a calcula pasul de atenție în interiorul Transformers fără a scrie vreodată matricea uriașă de atenție în memoria încetinită.

2 min citireCitiți
Tehnic

Tunderea modelului

Tăierea modelului micșorează o rețea neuronală prin eliminarea greutăților sau a structurilor întregi care contribuie puțin la producția acesteia.

2 min citireCitiți
Tehnic

Tokenizare și codificarea perechilor de octeți

Tokenizarea împarte textul în unitățile mici pe care le citește de fapt un model de limbă, iar codificarea perechilor de octeți (BPE) este metoda populară pentru construirea...

2 min citireCitiți

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.

Testează ceea ce ai învățatObțineți certificareDoneazăCitește misiunea noastră