Tensorflow(@CVision)@cvision P.4150

Notice: file_put_contents(): Write of 305 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 16384 of 16689 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Tensorflow(@CVision)@cvision P.4150

CVISION Telegram 4150

Tensorflow(@CVision)

استدلال تطبیقی در مدل‌های زبانی بزرگ، روشی نوین برای «تفکر به اندازه نیاز» در هوش مصنوعی

در روند توسعه مدل‌ های زبانی بزرگ نظیر GPT، LLaMA و مشابه‌ های چینی اون، یکی از چالش‌ های اساسی، دستیابی به تعادلی میان دقت و کارایی در پاسخ‌گویی به سؤالات متنوع هست.

به‌طور خاص، پرسش‌ های ساده نیاز به پاسخ‌ های سریع و مختصر دارن، در حالی‌ که مسائل پیچیده مستلزم تحلیل و استدلال چند مرحله‌ای هستن. پیاده‌ سازی یه رویکرد یکسان برای تمام پرسش‌ ها منجر به اتلاف منابع محاسباتی یا موجب افت دقت پاسخ میشه.

برای حل این معضل، مفهوم نوینی به‌ نام استدلال تطبیقی (Adaptive Reasoning) مطرح شده. در این رویکرد، مدل یاد میگیره که بسته به نوع و پیچیدگی سؤال، میزان «تفکر» مورد نیاز رو تنظیم کنه.

نکته قابل توجه اینجاست که پیاده‌سازی این قابلیت نیازی به باز آموزی کامل مدل پایه نداره و با بهره‌گیری از روش‌هایی چون Fine-tuning، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، یا مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) قابل انجامه.

https://arxiv.org/html/2507.09662v1

❤5⚡3👍1

www.tgoop.com/cvision/4150

3.29K viewsAlister☄️, Jul 18 at 17:13

tgoop.com/cvision/4150

Create: 2025-07-18
Last Update: 2025-11-24 04:56:43

استدلال تطبیقی در مدل‌های زبانی بزرگ، روشی نوین برای «تفکر به اندازه نیاز» در هوش مصنوعی

در روند توسعه مدل‌ های زبانی بزرگ نظیر GPT، LLaMA و مشابه‌ های چینی اون، یکی از چالش‌ های اساسی، دستیابی به تعادلی میان دقت و کارایی در پاسخ‌گویی به سؤالات متنوع هست.

به‌طور خاص، پرسش‌ های ساده نیاز به پاسخ‌ های سریع و مختصر دارن، در حالی‌ که مسائل پیچیده مستلزم تحلیل و استدلال چند مرحله‌ای هستن. پیاده‌ سازی یه رویکرد یکسان برای تمام پرسش‌ ها منجر به اتلاف منابع محاسباتی یا موجب افت دقت پاسخ میشه.

برای حل این معضل، مفهوم نوینی به‌ نام استدلال تطبیقی (Adaptive Reasoning) مطرح شده. در این رویکرد، مدل یاد میگیره که بسته به نوع و پیچیدگی سؤال، میزان «تفکر» مورد نیاز رو تنظیم کنه.

نکته قابل توجه اینجاست که پیاده‌سازی این قابلیت نیازی به باز آموزی کامل مدل پایه نداره و با بهره‌گیری از روش‌هایی چون Fine-tuning، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، یا مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) قابل انجامه.

https://arxiv.org/html/2507.09662v1

BY Tensorflow(@CVision)

Share with your friend now:
tgoop.com/cvision/4150

Open in Telegram

Telegram News

Date: 2025-11-24|

It’s yet another bloodbath on Satoshi Street. As of press time, Bitcoin (BTC) and the broader cryptocurrency market have corrected another 10 percent amid a massive sell-off. Ethereum (EHT) is down a staggering 15 percent moving close to $1,000, down more than 42 percent on the weekly chart. Telegram message that reads: "Bear Market Screaming Therapy Group. You are only allowed to send screaming voice notes. Everything else = BAN. Text pics, videos, stickers, gif = BAN. Anything other than screaming = BAN. You think you are smart = BAN. 3How to create a Telegram channel? Telegram users themselves will be able to flag and report potentially false content. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance.
from us

Telegram Tensorflow(@CVision)
FROM American