Основи штучного інтелекту
Зрозумійте, що таке штучний інтелект, як системи навчаються, де вони зазнають збоїв і як оцінювати претензії без галасу.
Безкоштовна бібліотека ШІ
155 посібники простою англійською мовою, структуровані навчальні маршрути та відкрита бібліотека — створена незалежною некомерційною організацією 501(c)(3), щоб кожен міг зрозуміти сучасний ШІ.
Почніть тут
Кожен курс включає чіткі результати, компетенції, практичні дії та прикладний завершальний камінь.
Зрозумійте, що таке штучний інтелект, як системи навчаються, де вони зазнають збоїв і як оцінювати претензії без галасу.
Використовуйте штучний інтелект продуктивно, захищаючи конфіденційність, перевіряючи результати та зберігаючи підзвітність людини.
Оцінюйте випадки використання на робочому місці, запускайте безпечні пілотні проекти, вимірювайте значення та відповідально повідомляйте про зміни.
Аналізуйте системи штучного інтелекту з точки зору прав, рівності, управління, безпеки та результатів суспільного інтересу.
Розумійте мовні моделі, пошук, агенти, оцінку, вартість і гарантії розгортання через практичне проєктування систем.
Тематичні треки
Перейдіть у сферу, яка вам цікава. Кожен трек має декілька гідів простою англійською мовою.
Повна бібліотека
155 з 1019 показано напрямні. Фільтруйте за треком або шукайте вище.
Елементи керування декодуванням — це ручки, які визначають, як мовна модель вибирає кожне наступне слово зі свого розподілу ймовірностей.
ШІ мовиALiBi (Attention with Linear Biases) — це розумний спосіб надати трансформаторам відчуття порядку слів без традиційного вбудовування позицій.
ШІ мовиMulti-Query Attention (MQA) — це зміна трансформації уваги, що економить пам’ять, яка використовує один набір ключів і значень для всіх головок уваги.
ШІ мовиSentencePiece — це мовно-агностичний токенізер, який навчається розділяти необроблений текст на частини підслова безпосередньо з даних, не покладаючись на пробіли.
ШІ мовиWordPiece — це алгоритм токенізації підслів, який підтримує BERT і багато моделей Google, розбиваючи слова на багаторазово використовувані фрагменти, щоб модель могла обробляти будь-які…
ШІ мовиSentence-BERT (SBERT) адаптує BERT для створення єдиного вектора фіксованої довжини для цілого речення, тому значення можна порівняти з швидкою косинусною подібністю.
ШІ мовиT5 (Трансформатор передачі тексту в текст), від Google у 2019 році, переформатовує кожне завдання НЛП, переклад, узагальнення, класифікацію, навіть регресію, як живлення…
ШІ мовиФункція Dense Passage Retrieval (DPR) знаходить релевантний текст, порівнюючи значення запитання та уривків як числових векторів, а не відповідних слів.
ШІ мовиBM25 — це класична функція ранжирування на основі ключових слів, яка оцінює документи за частотою появи термінів у запиті з урахуванням рідкості термінів і довжини документа.
ШІ мовиHyDE покращує пошук, спочатку запитуючи мовну модель уявити фальшивий документ відповіді, а потім шукаючи за допомогою вбудовування цього документа замість необробленого…
ШІ мовиСпекулятивне декодування використовує невелику швидку «чорнову» модель для вгадування кількох майбутніх токенів, які потім велика модель перевіряє за один прохід.
ШІ мовиПопереднє декодування прискорює генерацію LLM без будь-якої додаткової чорнової моделі шляхом вгадування та перевірки кількох майбутніх токенів паралельно за допомогою n-грамів…
Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.