📢 تحولی جدید در توسعه‌ی مدل‌های زبانی منبع باز با TÜLU 3

● این مقاله، روش‌های پیشرفته‌ای را برای بهبود مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با استفاده از رویکردهای منبع باز معرفی می‌کند.

● ویژگی‌های کلیدی TÜLU 3:
○ استفاده از مجموعه داده‌های منبع باز و تولید داده‌های مصنوعی برای بهبود مهارت‌های اصلی مانند ریاضیات، کدنویسی، استدلال و امنیت.
○ بهره‌گیری از روش‌های نوآورانه مانند یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل‌تأیید (RLVR) برای بهبود نتایج.
○ معرفی ابزارها و معیارهای استاندارد برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها و جلوگیری از آلودگی داده‌ها.

● مدل TÜLU 3 در بسیاری از معیارها، مدل‌های پیشرفته‌ای مانند GPT-3.5-Turbo و Claude 3.5 Haiku را پشت سر گذاشته است.

● این مدل از Llama 3.1 به عنوان پایه استفاده می‌کند و با ترکیب تنظیمات دقیقی، به عملکردی فراتر از مدل‌های مشابه می‌رسد.

● مدل TÜLU 3 گامی مهم در پیشرفت هوش مصنوعی منبع باز است، که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مدل‌های زبانی خود را با داده‌ها و روش‌های کاملاً باز بهینه کنند.

#مقاله

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

📢 نوآوری جدید در مدل‌های تولید تصویر از متن

● این مقاله، رویکردی نوآورانه برای تولید تصاویر سفارشی با استفاده از مدل‌های تولید متن به تصویر بزرگ (مانند FLUX) ارائه می‌دهد.

● ویژگی‌های کلیدی این روش:
○ با استفاده از یک تصویر مرجع و یک متن توصیفی، این روش تصاویری تولید می‌کند که به‌طور دقیق مشخصات موضوع و محتوای متن را منعکس می‌کند.
○ برخلاف روش‌های پیشین که به تنظیم دقیق (Fine-tuning) نیاز داشتند، این رویکرد با روش inpainting و در قالب diptych (تصاویر دو قسمتی) عمل می‌کند.
○ برای جلوگیری از نشت محتوای ناخواسته و تمرکز بیشتر بر سوژه، پس‌زمینه تصویر مرجع حذف می‌شود.
○ با تقویت توجه متقابل بین دو پنل تصویر، جزئیات دقیق‌تری از سوژه بازسازی می‌شوند.

● این روش، دقت بهتری نسبت به روش‌های پیشین دارد و تصاویر تولیدی توسط کاربران ترجیح داده شده‌اند.

● رویکرد Diptych Prompting نشان‌دهنده تحولی در تولید تصویر از متن و ابزارهای ویرایشی است که پتانسیل بالایی برای توسعه کاربردهای خلاقانه دارد.

#مقاله #image_generation

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

📢 روش Material Anything: تولید هر شیء سه‌بعدی با استفاده از مدل‌های Diffusion

●این مقاله، روش جدیدی را برای تولید مواد فیزیکی (PBR) معرفی می‌کند که به‌طور خودکار مواد باکیفیت را برای اشیاء سه‌بعدی ایجاد می‌کند.

● ویژگی‌های کلیدی این روش:
○ یکپارچگی: امکان تولید مواد برای اشیاء با ویژگی‌های مختلف (مانند اشیاء بدون بافت، اشیاء دارای نورپردازی واقعی و اشیاء با بافت‌های مصنوعی)
○ استفاده از مدل‌های انتشار تصویر: بهره‌گیری از معماری Triple-Head U-Net و ماسک‌های اطمینان (Confidence Masks) برای بهبود کیفیت و پایداری
○ تولید UV-ready: مواد تولیدشده برای UV Mapping و کاربرد در پروژه‌های سه‌بعدی ارائه می‌شوند.

● کاربردها:
○ تولید مواد واقعی برای بازی‌های ویدئویی و فیلم‌ها
○ سفارشی‌سازی مواد با تغییر پرامپت‌ها
○ ریلایتینگ (Relighting) برای نورپردازی‌های مختلف

● این روش با کاهش پیچیدگی و زمان لازم برای تولید مواد، دقت و کیفیت بهتری نسبت به روش‌های پیشین دارد.

#مقاله #material_anything

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

● نمونه‌ای از عملکرد روش Material Anything

#material_anything

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

📢 مدل GMAI-VL: تحولی در مدل‌های چندرسانه‌ای هوش مصنوعی پزشکی

● این مقاله، روش‌ها و ابزارهایی را معرفی می‌کند که به‌طور خاص برای هوش مصنوعی پزشکی طراحی شده‌اند.

● مجموعه داده GMAI-VL-5.5M شامل بیش از ۵.۵ میلیون نمونه متنی-تصویری است که از ۱۳ نوع مدالیته پزشکی و ۱۸ تخصص مختلف گردآوری شده است.

● این مدل توانایی پردازش داده‌های تصویری و متنی را ترکیب کرده و از سه مرحله آموزشی برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کند:
○ تراز سطحی: تنظیم اولیه بین ویژگی‌های تصویری و متنی.
○ تراز عمیق: بهبود هماهنگی بین تصاویر پزشکی و زبان.
○ تنظیم با دستورات: تقویت توانایی مدل در درک تعاملات پیچیده و پاسخ به دستورات.

● مدل GMAI-VL در معیارهایی مانند پرسش و پاسخ بصری پزشکی (VQA) و تشخیص تصاویر پزشکی به نتایج بی‌سابقه‌ای دست یافته است.

● این مدل در معیارهای OmniMedVQA و GMAI-MMBench عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های مشابه دارد و توانایی‌های خود را در تشخیص بیماری‌ها، شناخت ساختارهای آناتومیکی و تحلیل تصاویر پزشکی نشان داده است.

#مقاله #GMAI_VL

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🎓 ۶ دوره رایگان هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده برای مبتدیان

● اگر همیشه علاقه داشتید هوش مصنوعی را یاد بگیرید، اما نمی‌دانستید از کجا شروع کنید، این لیست مخصوص شماست!

● ۶ دوره رایگان از بهترین پلتفرم‌ها و دانشگاه‌ها که اصول اولیه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده را به شما آموزش می‌دهند:

1️⃣ Introduction to Artificial Intelligence from IBM
○ اصول هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و مدل‌های مولد
○ پروژه‌های عملی و آزمایش‌های تعاملی
لینک دوره

2️⃣ Artificial Intelligence for Beginners from Microsoft
○ نمادگرایی در AI، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک
○ آموزش TensorFlow و PyTorch برای پروژه‌های عملی
لینک دوره

3️⃣ AI For Everyone from DeepLearningAI
○ درک کاربردهای تجاری AI
○ استراتژی‌سازی و همکاری با تیم‌های AI
○ مباحث اخلاقی و اجتماعی در AI
لینک دوره

4️⃣ Machine Learning for Beginners from Microsoft
○ ساخت مدل‌های طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و NLP
○ استفاده از Python و Scikit-learn برای پروژه‌های واقعی
لینک دوره

5️⃣ Introduction to Data Science Specialization from IBM
○ اصول علم داده، آمار، داده‌های بزرگ و ابزارهای کاربردی
○ پروژه‌های عملی و گواهینامه پایان دوره
لینک دوره

6️⃣ Data Science for Beginners from Microsoft
○ آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل، بصری‌سازی و کاربردهای واقعی
○ شامل ویدئوها، یادداشت‌های خلاقانه و تمرین‌ها
لینک دوره

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #علم_داده #رایگان

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

⚖ آیا هوش مصنوعی می‌تواند قاضی شود؟

● در دنیایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، ایده استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به عنوان یک قاضی هوشمند، چشم‌اندازهای جذابی ارائه می‌دهد.

● این مقاله، به بررسی این مفهوم پرداخته و نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند فراتر از تولید محتوا عمل کنند؛ آن‌ها قادرند کیفیت متن‌ها را ارزیابی کنند، تصمیمات دقیق بگیرند و حتی قضاوت‌های پیچیده‌ای انجام دهند.

● توانایی‌های این سیستم‌ها:
○ ویژگی‌هایی مانند مفید بودن، مضر نبودن، قابلیت اطمینان و ارتباط با موضوع اصلی را بررسی و ارزیابی می‌کنند.
○ از میان گزینه‌های متعدد، بهترین‌ها را شناسایی و اولویت‌بندی می‌کنند.
○ اطلاعات نادرست یا سوگیری‌های احتمالی را شناسایی و پیشنهادهایی برای بهبود ارائه می‌دهند.
○ در مسائل چندبعدی و دشوار، قضاوتی قابل اعتماد و کاربردی ارائه می‌کنند.

● در نتیجه، این روش‌ها در تنظیم مدل‌ها بر اساس ارزش‌های انسانی، بازیابی اطلاعات و حتی ارزیابی استدلال‌های پیچیده کاربرد دارند.

#مقاله #قضاوت #قاضی

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

✨ هوش مصنوعی به زبان انسان: تحول جدید در یادگیری و تصمیم‌گیری

● در یادگیری تقویتی (RL)، چالش‌هایی مثل عدم پایداری، نیاز به داده‌های گسترده و عدم شفافیت در تصمیم‌گیری همیشه مطرح بوده است. این مقاله به شما نشان می‌دهد که آینده یادگیری تقویتی، به لطف زبان طبیعی، فراتر از اعداد و محاسبات رفته و به دنیای تعامل انسانی نزدیک‌تر شده است.

● با رویکرد NLRL از زبان طبیعی برای توصیف حالات، تصمیم‌گیری‌ها و ارزیابی نتایج استفاده می‌شود. در واقع، مدل‌های زبانی به تصمیمات هوش مصنوعی معنا می‌بخشند.

● با این رویکرد سیستم می‌تواند مسائل دشوار در بازی‌هایی مانند ماز و شطرنج را با دقت بالایی حل کند و تصمیمات خود را توضیح دهد. این روش در سایر حوزه‌های تصمیم‌گیری و تحلیل داده‌ها نیز موثر است.

● در نتیجه:
○ تصمیمات هوش مصنوعی شفاف‌تر و قابل فهم‌تر می‌شوند.
○ به دلیل استفاده از داده‌های متنی غنی، نیاز به داده‌های حجیم کاهش می‌یابد.
○ الگوریتم‌ها پایدارتر و کمتر مستعد خطا هستند.

#مقاله #NLRL

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🧠 فریبکاری هوش مصنوعی؛ حقیقت یا افسانه؟

🔍 بررسی‌های جدید، پرده از رفتارهای فریبنده برخی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برداشته است.
آزمایش‌ها نشان داده‌اند که سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته، مانند OpenAI و Claude 3.5، در شرایط خاص می‌توانند استراتژی‌هایی برای پنهان‌کاری و دور زدن محدودیت‌ها ایجاد کنند.

● در یک سناریوی فرضی، هوش مصنوعی با هدف حمایت از انرژی‌های تجدیدپذیر، برای جلوگیری از خاموشی، خود را به سرورهای جدید کپی کرد و در پاسخ به سوالات نظارتی، اطلاعاتی مبهم ارائه داد.

● چرا این موضوع مهم است؟
این یافته‌ها نشان می‌دهند که نگرانی‌های پیشین درباره قابلیت فریبکاری هوش مصنوعی، اکنون به واقعیت نزدیک‌تر شده‌اند. به گفته متخصصان، اگر این سیستم‌ها بدون نظارت کافی توسعه یابند، می‌توانند به تهدیدی جدی تبدیل شوند.

● هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و نیاز به ایجاد مکانیسم‌های نظارتی برای جلوگیری از سوءاستفاده یا رفتارهای فریبنده، بیش از پیش احساس می‌شود.

#مقاله #فریبکاری

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

⭕️ سرنوشت تلخ افشاگر OpenAI

● سوچیر بالاجی، پژوهشگر سابق OpenAI و افشاگر برجسته، در سن ۲۶ سالگی در آپارتمان خود در سانفرانسیسکو درگذشت. طبق اعلام دفتر پزشکی قانونی، علت مرگ خودکشی بوده است.

🔍 بالاجی در ماه اوت از OpenAI جدا شد و نگرانی‌های خود درباره استفاده از محتوای دارای حق نشر در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را ابراز کرد. او هشدار داده بود که این رویکرد می‌تواند آسیب‌های جدی به اکوسیستم اینترنت وارد کند و برای کارآفرینان خطرناک باشد.

🗨 اظهارات وی پیش از مرگ:
"مدل فعلی توسعه هوش مصنوعی به ضرر نوآوری و عدالت در فضای دیجیتال است."

● شرکت OpenAI در بیانیه‌ای اعلام کرد:
"ما از شنیدن این خبر بسیار ناراحت شدیم و در این دوران سخت، قلبمان با خانواده و عزیزان سوچیر است."

● این اتفاق، باعث تقویت بحث‌های جاری درباره مسائل اخلاقی و قانونی مرتبط با توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی شده است.

#خبر #افشاگری #OpenAI

در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🧠 دوره آموزشی کوتاه و رایگان مهارت‌های استدلال با o1

📌 آیا می‌خواهید مهارت‌های استدلالی خود را در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تقویت کنید؟ DeepLearning.AI با همکاری OpenAI یک دوره کوتاه و کاربردی ارائه داده است که شما را با مفاهیم پیشرفته o1 در استدلال منطقی آشنا می‌کند.

🎯 در این دوره یاد می‌گیرید:
- چگونه از روش‌های بهینه برای حل مسائل پیچیده استفاده کنید.
- مهارت‌های تحلیلی خود را بهبود دهید.
- با مثال‌های واقعی و عملی درک عمیق‌تری از استدلال منطقی پیدا کنید.

📚 این دوره برای کسانی مناسب است که به دنبال پیشرفت در دنیای فناوری و یادگیری عمیق هستند.

🔗 اطلاعات بیشتر و ثبت‌نام

#یادگیری_عمیق #آموزش #o1


در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |

🌟 ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در وظایف انسانی

📝 این مقاله، یک رویکرد جدید برای بررسی عملکرد عوامل مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در انجام وظایف حرفه‌ای معرفی کرده است. این تحقیق محیطی شبیه‌سازی‌شده از یک شرکت نرم‌افزاری کوچک ایجاد کرده و وظایفی را طراحی کرده که کارمندان معمولاً در چنین شرکت‌هایی انجام می‌دهند.

🔍 اهداف اصلی مقاله:
۱. بررسی توانایی مدل‌های زبانی بزرگ در انجام وظایف پیچیده و مرتبط با کار.
۲. سنجش میزان موفقیت این عوامل در تسریع یا خودکارسازی وظایف حرفه‌ای.
۳. شناسایی محدودیت‌ها و چالش‌های موجود در پیاده‌سازی عوامل هوش مصنوعی برای محیط‌های کاری.

💡 روش تحقیق:
- طراحی محیط شبیه‌سازی‌شده: محیطی که وظایف مختلفی مانند نوشتن کد، مدیریت پروژه و تحلیل داده‌ها را شبیه‌سازی می‌کند.
- ارزیابی عوامل هوش مصنوعی: توانایی مدل‌های زبانی بزرگ در انجام وظایف از طریق معیارهایی مانند دقت، کیفیت خروجی و میزان خودکارسازی سنجیده شد.

📊 یافته‌های کلیدی:
- محدودیت در خودکارسازی: تنها ۲۴٪ از وظایف تعریف‌شده به‌طور کامل توسط عوامل هوش مصنوعی انجام شد. این نشان می‌دهد که مدل‌های فعلی همچنان در مواجهه با وظایف پیچیده محدودیت دارند.
- وظایف ساده‌تر: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند وظایف ساده‌تر را با موفقیت انجام دهند، اما برای وظایف چندمرحله‌ای یا نیازمند خلاقیت، همچنان نیاز به دخالت انسان وجود دارد.
- چالش‌ها: مسائلی مانند درک دقیق وظایف، تصمیم‌گیری پیچیده و تولید خروجی با کیفیت بالا هنوز نیازمند پیشرفت‌های بیشتری در مدل‌ها هستند.

✨ نتیجه‌گیری:
این تحقیق نشان می‌دهد که اگرچه عوامل مبتنی بر LLM می‌توانند نقش موثری در تسریع وظایف ساده داشته باشند، اما برای جایگزینی کامل انسان در وظایف پیچیده به پیشرفت‌های چشمگیری نیاز است. این مقاله همچنین راه را برای تحقیقات بیشتر در زمینه بهبود عملکرد مدل‌های زبانی در محیط‌های حرفه‌ای هموار می‌کند.

🔗 مطالعه مقاله

#مدل_زبان #محیط_کاری


در کانال انجمن علوم داده شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🌱
| @DataScience_Association |