Безкоштовна бібліотека ШІ

ШІ мови напрямніВільний назавжди.

155 посібники простою англійською мовою, структуровані навчальні маршрути та відкрита бібліотека — створена незалежною некомерційною організацією 501(c)(3), щоб кожен міг зрозуміти сучасний ШІ.

155Безкоштовні путівники
1Тематичні треки
~2 minЗа посібником
~5hЧас читання

Почніть тут

П'ять курси, орієнтовані на результат

Кожен курс включає чіткі результати, компетенції, практичні дії та прикладний завершальний камінь.

02

Відповідальний користувач ШІ

Використовуйте штучний інтелект продуктивно, захищаючи конфіденційність, перевіряючи результати та зберігаючи підзвітність людини.

  1. 1Prompt Engineering
  2. 2ШІ Галюцинації
  3. 3ШІ та конфіденційність
  4. 4ШІ в повсякденному житті
~5h для завершенняПереглянути курс

Тематичні треки

Перегляд за треком

Перейдіть у сферу, яка вам цікава. Кожен трек має декілька гідів простою англійською мовою.

Повна бібліотека

Всі путівники

155 з 1019 показано напрямні. Фільтруйте за треком або шукайте вище.

ШІ мови

Покарання за повторення та контроль декодування

Елементи керування декодуванням — це ручки, які визначають, як мовна модель вибирає кожне наступне слово зі свого розподілу ймовірностей.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Зміщення позиції ALiBi

ALiBi (Attention with Linear Biases) — це розумний спосіб надати трансформаторам відчуття порядку слів без традиційного вбудовування позицій.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Багатозапитова увага

Multi-Query Attention (MQA) — це зміна трансформації уваги, що економить пам’ять, яка використовує один набір ключів і значень для всіх головок уваги.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Токенізація SentencePiece

SentencePiece — це мовно-агностичний токенізер, який навчається розділяти необроблений текст на частини підслова безпосередньо з даних, не покладаючись на пробіли.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Токенізація WordPiece

WordPiece — це алгоритм токенізації підслів, який підтримує BERT і багато моделей Google, розбиваючи слова на багаторазово використовувані фрагменти, щоб модель могла обробляти будь-які…

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Речення-BERT вбудовування

Sentence-BERT (SBERT) адаптує BERT для створення єдиного вектора фіксованої довжини для цілого речення, тому значення можна порівняти з швидкою косинусною подібністю.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

T5 і передача тексту в текст

T5 (Трансформатор передачі тексту в текст), від Google у 2019 році, переформатовує кожне завдання НЛП, переклад, узагальнення, класифікацію, навіть регресію, як живлення…

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Пошук щільного проходу

Функція Dense Passage Retrieval (DPR) знаходить релевантний текст, порівнюючи значення запитання та уривків як числових векторів, а не відповідних слів.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

BM25 і лексичний пошук

BM25 — це класична функція ранжирування на основі ключових слів, яка оцінює документи за частотою появи термінів у запиті з урахуванням рідкості термінів і довжини документа.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Гіпотетичні вбудовані документи HyDE

HyDE покращує пошук, спочатку запитуючи мовну модель уявити фальшивий документ відповіді, а потім шукаючи за допомогою вбудовування цього документа замість необробленого…

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Спекулятивне декодування чорнових моделей

Спекулятивне декодування використовує невелику швидку «чорнову» модель для вгадування кількох майбутніх токенів, які потім велика модель перевіряє за один прохід.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Попереднє декодування

Попереднє декодування прискорює генерацію LLM без будь-якої додаткової чорнової моделі шляхом вгадування та перевірки кількох майбутніх токенів паралельно за допомогою n-грамів…

2 хв. читанняПрочитайте

Закінчив читати? Доведіть це.

Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.