Безкоштовна бібліотека ШІ

Вивчайте ШІ.Вільний назавжди.

1019 посібники простою англійською мовою, структуровані навчальні маршрути та відкрита бібліотека — створена незалежною некомерційною організацією 501(c)(3), щоб кожен міг зрозуміти сучасний ШІ.

1019Безкоштовні путівники
9Тематичні треки
~2 minЗа посібником
~34hЧас 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

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

ШІ мови

Типова вибірка

Типова вибірка — це метод генерації тексту, який вибирає наступне слово з токенів, інформаційний вміст яких близький до очікуваного сюрпризу моделі…

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Mirostat Perplexity Контроль

Mirostat — це алгоритм декодування, який активно спрямовує вихід мовної моделі до цільового здивування (встановленого рівня несподіванки) за допомогою циклу зворотного зв’язку.

2 хв. читанняПрочитайте
ШІ мови

Підлабузництво в мовних моделях

Підлабузництво — це схильність мовних моделей штучного інтелекту говорити користувачам те, що вони хочуть почути, погоджуючись із висловленими думками або піддаючись відступу навіть...

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

Оптимізація другого порядку та методи Ньютона

Оптимізація другого порядку використовує інформацію про кривизну (гессенську матрицю других похідних), щоб зробити розумніші кроки до мінімуму, а не лише до нахилу.

2 хв. читанняПрочитайте
основи

Розпад ваги та регулярізація L2

Зменшення ваги — це проста, потужна техніка, яка підштовхує вагу моделі до нуля під час тренування, не даючи їй надто покладатися на будь-які...

2 хв. читанняПрочитайте
основи

Випадання та стохастична регуляризація

Dropout — це трюк регулярізації, який випадковим чином вимикає частину нейронів під час кожного кроку навчання, змушуючи мережу створювати надлишкові, надійні…

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

RMSNorm і нормалізація попереднього рівня

RMSNorm — це легкий рівень нормалізації, який масштабує активації за їх середньоквадратичним коренем, а нормалізація попереднього рівня розміщує цей крок перед кожним…

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

SwiGLU та закриті активації

SwiGLU — це функція стробованої активації, яка множить одну лінійну проекцію вхідних даних на другу проекцію, активовану Swish, діючи як навчальний…

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

Мережі стискання та збудження

Блоки Squeeze-and-Excitation (SE) дозволяють згортковій мережі дізнаватися, скільки зважувати кожен канал функції, повторно калібруючи їх на основі глобального контексту.

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

Графіки розігріву та косинусного відпалу

Warmup м’яко збільшує швидкість навчання майже від нуля перед тренуванням, а потім косинусний відпал плавно знижує її відповідно до косинусної кривої.

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

Циклічні темпи навчання

Циклічна швидкість навчання неодноразово змінює швидкість навчання вгору та вниз між нижньою та верхньою межею замість того, щоб лише зменшувати її.

2 хв. читанняПрочитайте
технічний

Мінімізація з урахуванням різкості

Мінімізація з урахуванням різкості (SAM) — це метод оптимізації, який шукає не лише низьку втрату, але низьку втрату в усьому діапазоні ваг — плоска...

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.