میخوایم یه فرصت ویژه بهت معرفی کنیم.

❌ همیشه موقع خرید یه دوره آموزشی جدید، این دغدغه رو داری که شاید هزینه کنی و هیچوقت به دردت نخوره؟  مثلا سر فصل ها، فضای دوره و نحوه تدریس اون چیزی نباشه که فکر میکنی.

✅ ۱۴ روز ضمانت بازگشت وجه

🌱 اما مسیر تخصص در هوش مصنوعی و علم داده، با دیتایاد، این دغدغه و مشکل رو نداره. اگه تا ۱۴ روز از دوره ناراضی بودید، پولتون رو تمام و کامل بهتون برمیگردونیم.

🔥 لینک دوره متخصص علم داده با ۱۴ روز ضمانت بازگشت وجه

اگه نمیدونی از کجا باید شروع کنی و نیاز به راهنمایی داری از مشاوره رایگان ما استفاده کن. یا مستقیم باهامون تماس بگیر.

☎️ تلفن تماس : 09905501998
📞  درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 راز مدل‌هایی با کانتکست‌های میلیونی چیه؟ Long-Context Training! 🚀

اگه دقت کرده باشی همه مدل‌های جدید دارن کانتکست رو تا حد غیرواقعی زیاد می‌کنن؛ از چند هزار توکن رسیدیم به چند میلیون!
اما سؤال اصلی اینه: چطور مدل بدون قاطی کردن، متن‌های فوق‌طولانی رو می‌فهمه؟ 🤔
جوابش: تکنیکی به اسم Long-Context Training.

🔍 تکنیک Long-Context Training چطور مدل‌ها رو قوی‌تر می‌کنه؟

🌀 ۱) موقعیت‌یابی دقیق‌تر متن
نسخه‌های جدید RoPE مثل YaRN کمک می‌کنن مدل ترتیب و فاصله کلمات رو حتی تو ۱M توکن هم درست درک کنه، بدون اینکه “attention” فروبپاشه.

📚 ۲) آموزش روی متن‌های واقعاً طولانی
مدل‌ها روی سکوئنس‌های ۵۰۰k تا ۲M توکنی دوباره آموزش می‌بینن. این باعث می‌شه:
روابط بلندمدت رو بهتر نگه دارن
آخر متن رو با اولش قاطی نکنن

⚡ ۳) توجه هوشمند: هرجا مهمه نگاه کن!
با روش‌هایی مثل sliding-window و sparse attention، مدل فقط بخش‌های مهم متن رو پردازش می‌کنه.
نتیجه؟ سرعت بیشتر و حافظه کمتر.

🧠 ۴) تثبیت حافظه در آموزش
بعضی مدل‌ها از memory replay استفاده می‌کنن تا وسط متن‌های طولانی دچار «فراموشی» نشن.

تکنیک Long-Context Training باعث شده مدل‌های نسل جدید بتونن:
- یک کتاب کامل رو تحلیل کنن
- مکالمه‌های ۵ ساعته رو خلاصه کنن
- کد چندصدهزارخطی رو بدون گم‌کردن ساختار بفهمن

این تکنیک یکی از مهم‌ترین دلایل پیشرفت واقعی مدل‌های امروزیه.✅

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🔍 چهار روش مهم یادگیری در هوش مصنوعی

این تصویر خیلی خلاصه و تمیز نشون می‌ده که مدل‌ها چطور می‌تونن دانش قبلی رو منتقل کنن، فاین‌تیون بشن، چندوظیفه‌ای یاد بگیرن یا بدون انتقال داده تمرین کنن 🤖
جالبه که هر کدوم دقیقاً روی جریان گرادیان و میزان دست‌کاری شبکه تأثیر متفاوتی دارن و همین باعث تفاوت عملکردشونه 🧠✨

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 چطور یک مدل داخل یک زمینه خاص پیشرفت می‌کنه؟

نتایج مدل‌هایی مثل Gemini 3 Pro فقط یک نکته رو به ما یادآوری می‌کنن: هر مدل می‌تونه توی یک حوزه خاص—مثلاً فرانت‌اند یا طراحی—به‌طور چشمگیر بهتر بشه. اما این پیشرفت چطور اتفاق می‌افته؟

🧠 پیشرفت تخصصی مدل‌ها یعنی چی؟

وقتی می‌گیم یک مدل توی یک زمینه «پیشرفت» کرده، معمولاً به سه عامل اصلی برمی‌گرده:

🔧 داده‌های هدفمندتر
مدل با حجم زیادی داده‌ مخصوص همون حوزه آموزش می‌بینه. مثلاً نمونه‌کدهای واقعی، UI های حرفه‌ای یا پترن‌های طراحی وب.

📚 ریزتنظیم (Fine-tuning)
ساختار اصلی مدل ثابت می‌مونه، اما وزن‌ها و رفتارهاش متناسب با همون حوزه دوباره تنظیم می‌شن.

🏗️ معماری بهتر برای همون نیاز
بعضی وقت‌ها نسخه‌های جدید مدل با لایه‌ها و بخش‌های تخصصی‌تر ساخته می‌شن تا کارهای اون زمینه رو بهتر بفهمند.

ترکیب این سه باعث می‌شه مدل در یک حوزه، عملکردی فراتر از قبل ارائه بده، دقیق‌تر، طبیعی‌تر و کاملاً تخصصی‌تر.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 ایجنت‌هایی که دنیا رو می‌بینن!

ابزار Vision-Agents از GetStream، و مهم‌تر از همه کاملاً اوپن‌سورس، یه راه ساده فراهم میکنه تا ایجنت‌هایی بسازی که «تصویر»، «ویدیو» و حتی «صدا» رو در لحظه تحلیل کنن و جواب بدن.⚡✅
نتیجه؟ ایجنت‌هایی که ظرف کمتر از ۵۰۰ میلی‌ثانیه واکنش نشون می‌دن و می‌تونن محیط رو بفهمن و کار انجام بدن. 🤖🧠

🔗 ریپو Vision-Agents
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

💣 جامع ترین دوره LLM و NLP در ایران 💣

🎁 تخفیف + پرداخت سه قسطی + مشاوره رایگان

همه استفاده از مدل های زبانی رو بلدن، اما بازار به دنبال مهندس واقعی میگرده، ما شما رو فراتر از تئوری می‌بریم تا سیستم‌های هوشمند «واقعی» خلق کنید.

تصور کنید می‌تونید:

مدل‌های اختصاصی بسازید.

کاری کنید PDF‌ها و اسناد پیچیده‌ شرکت شما به سوالاتتان پاسخ دهند (RAG).

مدل‌های زبانی را برای وظایف تخصصی خودتان «تنظیم» کنید (Fine-Tuning).

اپلیکیشن‌های هوشمند مبتنی بر API توسعه دهید.

و خیلی از کار های جذاب دیگه.

🎯 این یک دوره سطحی نیست، یک برنامه مهندسی فشرده از مبانی تا معماریه.

فصل ۱: پایه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)

فصل ۲: کالبدشکافی عمیق «معماری ترنسفورمر»

فصل ۳: معماری‌های شاخص و استراتژی‌های پیاده‌سازی

فصل ۴: تسلط بر تکنیک‌های حیاتی RAG و Fine-Tuning

فصل ۵: پروژه‌های واقعی و پایان‌دوره

🤝 این یه رفاقت دائمیه:
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها
✅ پشتیبانی همیشگی در تلگرام
✅ به‌روزرسانی‌های رایگان

🔴 لینک دسترسی و ویدیو معرفی دوره
🟡لینک دریافت مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 چرا این‌همه نوع RAG داریم؟

اگه دقت کرده باشین، RAG دیگه فقط «بازیابی + تولید» نیست. الان از Graph RAG تا Streaming RAG و HyDE RAG کلی مدل مختلف داریم، هرکدوم برای یک نیاز واقعی در دنیای AI ساخته شدن. 🤖✨

🔍 چرا این‌قدر متنوع شدن؟

چون مدل‌های زبانی تو شرایط مختلف نیازهای متفاوتی دارن:

بعضیا داده‌ی ساختارمند می‌خوان، می‌شن Graph RAG 🔗

بعضیا سرعت خیلی بالا لازم دارن، می‌شن Streaming RAG ⚡

بعضیا به دقت و دانش عمیق نیاز دارن، می‌شن Knowledge-Enhanced RAG 🧠

بعضیا باید همزمان چند نوع داده بخونن، می‌شن Multi-Modal RAG 🧮

دنیای AI پیچیده‌تر شده و RAG هم برای هر کاربرد، نسخه‌ی مخصوص خودش رو پیدا کرده. این یعنی RAG دیگه یک تکنیک نیست؛ یه مجموعه‌تکنیکه. 🧠💡

اگه دوست دارین، می‌تونیم تو پست‌های بعدی هرکدوم از این ۱۶ نوع RAG رو با جزییات کامل و مثال‌های واقعی بررسی کنیم. 👌🔥

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎬 مدل Nano Banana Pro واقعا پیشرفت کرده! 🧠✨

اگه ویدیوهای جدید رو دیده باشین، از خروجی‌های Nano Banana Pro کاملاً مشخصه که یه لِوِل بالاتر رفتن، چه توی کیفیت رندر، چه متن‌نویسی داخل تصویر، چه ترکیب جزئیات دقیق. این پیشرفت اتفاقی نیست؛ پشتش یه موتور خیلی قوی خوابیده: قابلیت‌های تصویری Gemini 3. 🚀

🔍 چی باعث شده این‌قدر بهتر بشه؟

مدل Gemini 3 توی «درک چندوجهی»، «تشخیص اجسام»، «استفاده از متن در تصویر» و «reasoning تصویری» رشد بزرگی داشته. همین باعث شده Nano Banana Pro بتونه:🦾

✅ متن‌ها رو واضح و بدون بهم‌ریختگی تولید کنه

✅ ترکیب‌های پیچیده رو راحت‌تر بسازه

✅ جزئیات ریز رو دقیق‌تر رندر کنه.

یعنی مدل، فقط قوی‌تر نشده، با دقت بیشتری تصویر رو می‌فهمه. 🔥

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🔍 چرا TabM جایگزین جذابی برای MLP شده؟

تو دنیای داده‌های جدولی، معمولاً از شبکه‌های MLP (شبکه‌های چندلایه ساده برای یادگیری الگوها) استفاده می‌کنیم؛
ولی یه مشکل بزرگ دارن:
سنگینن، کندن و برای اینکه خوب جواب بدن مجبوریم چندتا مدل رو کنار هم بذاریم. 🧱
اینجاست که TabM وارد میشه.

این مدل با یک ایده ساده ولی هوشمندانه کار می‌کنه:
به‌جای چندتا مدل سنگین، یک شبکه مشترک داریم و ورودی‌ها فقط از یک «آداپتر» رد می‌شن تا بهتر تبدیل بشن.

نتیجه؟

⚡ سرعت بیشتر

🧠 پارامترهای کمتر

🎯 عملکرد بهتر روی داده‌های واقعی

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚡ تکنیک FlashAttention-3؛ تکنیکی که GPUها رو تبدیل به هیولا کرد

وقتی مدل‌های بزرگ روزبه‌روز سنگین‌تر می‌شن، سرعت تبدیل می‌شه به چالش اصلی. FlashAttention-3 دقیقاً اینجاست که می‌درخشه؛
یه تکنیک هوشمندانه که نشون داده چطور می‌شه بدون تغییر معماری مدل، فقط با بهینه‌سازی محاسبات، سرعت رو چند برابر کرد. 🚀

⚙️ چطور این تکنیک GPUها رو اینقدر سریع کرد؟

1. محاسبه‌ی دقیق اما فشرده

به‌جای اینکه کل ماتریس‌ها رو تو حافظه نگه داره، مثل نسخه‌های قبلی FlashAttention، فقط بخش‌هایی از Q/K/V رو که لازم هست پردازش می‌کنه و داده‌ها رو به صورت tile-به-tile جلو می‌بره.
نتیجه: مصرف حافظه کمتر و سرعت بالاتر.

2. استفاده‌ی بهتر از هسته‌های GPU

توی FlashAttention-3، کرنل‌ها طوری طراحی شدن که از Tensor Coreهای نسل Hopper (مثل WGMMA) استفاده‌ی خیلی بیشتری ببرن.

3. و Pipeline بدون توقف (Asynchronous Pipeline)

اینجا FlashAttention-3 واقعاً می‌درخشه:
به‌جای اینکه منتظر لود شدن داده بمونه، لود داده و محاسبه هم‌زمان انجام می‌شن (Producer/Consumer).
این دقیقاً همون چیزیه که باعث افزایش سرعت در مدل‌های 30B و 70B شده.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

دوره آموزش علم داده و هوش مصنوعی باید پروژه محور باشه؟

✅ جواب کوتاه اینه : بله.
❌ اما این شرط لازمه ولی کافی نیست.

علم داده و هوش مصنوعی دارای مفاهیم بسیار مهم و عمیقی هست. اصلا این کار حجم کد بالایی نداره ولی پشت هر خط کد کلی مفهوم هست.

پس مهمتر از پروژه محور بودن، پرداختن درست به مفاهیمه.

تمامی آموزش های دیتایاد شامل سه مرحله مهم هست.

1️⃣ آموزش مفاهیم فارغ از کدنویسی
2️⃣ پیاده سازی مفاهیم در پایتون و تکمیل مفاهیم
3️⃣ تمرین و پروژه

پس اول به مفاهیم مسلط میشی و بعد هم هیچ مبحثی رو بدون تمرین و پروژه رد نمیکنی.
یک تیر و چند نشان🎯

🔴 نمیدونی از کجا شروع کنی مشاوره رایگان مارو از دست نده.

☎️ تلفن تماس : 09905501998
📞 درخواست مشاوره رایگان

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 دیستیلیشن؛ ترفندی برای ساخت نسخه‌های سبک‌تر و سریع‌تر از مدل‌های بزرگ 🧠

گاهی مدل‌های خیلی بزرگ انقدر سنگین و پرهزینه می‌شن که استفاده‌ی مستقیم ازشون به‌صرفه نیست.💸
اینجاست که Distillation وارد کار می‌شه؛ روشی که کمک می‌کنه یه مدل کوچیک بسازیم که تقریباً شبیه مدل بزرگ رفتار کنه اما خیلی سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر باشه.⚡

🔍 دیستیلیشن دقیقاً چی کار می‌کنه؟

داستانش ساده‌ست:

- یه مدل بزرگ هست به اسم Teacher

- خروجی‌ها و تصمیم‌گیری‌هاش رو به مدل کوچیک‌تر (یعنی Student) یاد می‌ده

- مدل کوچیک کم‌کم یاد می‌گیره شبیه همون مدل بزرگ فکر کنه و جواب بده

نتیجه‌اش چیه؟
مدل کوچیک هم سریع‌تر اجرا می‌شه، هم رم و GPU کمتری می‌خواد، و تو خیلی از کارها تقریباً هم‌سطح Teacher جواب می‌ده.🦾🤝

برای همین امروز اکثر مدل‌هایی که روی موبایل، مرورگر یا سرویس‌های کم‌هزینه اجرا می‌شن، یه جایی تو مسیرشون از دیستیلیشن رد شدن.✅

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎙️ ابزار VoiceTypr؛ تبدیل گفتار به متن، سریع و کاملاً آفلاین! 🧠

این ابزار اوپن‌سورس یه دیکته‌نویس صوتیه که روی ویندوز و مک کار می‌کنه و فقط با یه شورتکات فعال می‌شه.
کافیه حرف بزنی، و متن همون‌جا که کِرسِرِت هست ظاهر می‌شه، بدون اینترنت، بدون دردسر. 🚀

🔍 چرا VoiceTypr انتخاب خوبیه؟

- آفلاین و کاملاً لوکال؛ یعنی هم سریع‌تره هم امن‌تر.

- پشتیبانی بیش از ۹۹ زبان با مدل‌های سبک.

- دقیق و مناسب برای برنامه‌نویس‌ها، نویسنده‌ها و نوت‌برداری لحظه‌ای.

🔗 ریپو VoiceTypr
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 «بخش‌بندی تصویر» چیه و چطور هر عکس رو تبدیل به داده قابل فهم می‌کنه؟ 🧠

توی یک نگاه، مغز ما راحت اجزای عکس رو جدا می‌کنه: آسمون، زمین، آدم‌ها…
اما برای هوش مصنوعی این کار با Image Segmentation انجام می‌شه؛ تکنیکی که تصویر رو به بخش‌های معنادار تقسیم می‌کنه و برای هر پیکسل یک برچسب مشخص می‌ذاره. 🔍
این یعنی برخلاف تشخیص ساده‌ی تصویر، مدل فقط نمی‌گه «این عکس یه سگ داره»،
می‌گه کدوم پیکسل‌ها دقیقاً سگ هستن، پیکسل‌به‌پیکسل.

🧩 کاربردهای اصلی

این روش دقیقاً همون چیزیه که سیستم‌های مدرن بهش نیاز دارن:

🚗 ماشین‌های خودران: تفکیک عابر، خیابون، خطوط، تابلوها

🩺 پزشکی: جدا کردن تومور، بافت سالم، ارگان‌ها

🛰️ ماهواره و پهپاد: تحلیل زمین، پوشش گیاهی، ساختمان‌ها

🤖 روباتیک: فهم دقیق محیط و اشیا

اگه می‌خوای بفهمی پشتِ صحنه همه این تشخیص‌های دقیق چیه، مقاله کاملش تو وبسایت دیتایاد آماده‌ست 👇
🔗 مقاله کامل Image Segmentation در دیتایاد
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 مدل FLUX.2؛ مدل تصویری که استانداردها رو برده بالاتر

وقتی حرف از مدل‌های تصویری نسل جدید می‌شه، FLUX.2 یکی از همون‌هایی‌ه که همه رو سر ذوق آورده.
کیفیت بالا، کنترل دقیق، و خروجی‌هایی که انگار کار یه طراح حرفه‌ایه. همین ترکیب باعث شده سریع سر زبون‌ها بیفته‌ 🧠

⚔️ مدل FLUX.2 در برابر Nano Banana Pro

مدل FLUX.2 بیشتر برای کساییه که می‌خوان کنترل کامل روی تصویر داشته باشن، از استفاده چند رفرنس گرفته تا ادیت ریزجزئیات.
اما Nano Banana Pro بیشتر دنبال سرعت و سادگیه؛ یعنی پرامپت میدی، تصویر نهایی رو خیلی سریع تحویل می‌گیری.✅

کنترل و انعطاف بیشتر؟ FLUX.2

سرعت و خروجی آماده مصرف؟ Nano Banana Pro

کارهای برندینگ، طراحی دقیق و استایل ثابت؟ FLUX.2

کاربری روزمره، تولید محتوای سریع، اینفوگرافیک؟ Nano Banana Pro

هر دو قوی‌اند؛ فقط مخاطب‌شون فرق می‌کنه.✨

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🎯 دوره جامع متخصص علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

تخفیف + اقساط + مشاوره رایگان
✨از پایه تا پیشرفته، قدم‌به‌قدم و پروژه محور

📌 ویژگی‌های دوره متخصص علم داده دیتایاد:

✅ آموزش کامل علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
✅ تدریس مفهومی با مثال‌های واقعی و پروژه‌محور
✅ آموزش مباحث ریاضی از صفر و با زبان ساده
✅ کدنویسی همزمان با استاد، بدون استفاده از کد آماده
✅ پشتیبانی کامل ازطریق گروه خصوصی تلگرام
✅ آپدیت‌های رایگان همیشگی برای همه دانشجویان
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها، بدون محدودیت زمانی

💼 پروژه‌هایی که توی دوره با هم کار می‌کنیم:

📊 تحلیل داده‌ها
(Data Analysis)
🧹 پاکسازی داده‌ها
(Data Cleaning)
🧠 دسته‌بندی مشتریان
(Customer Segmentation)
🔍 تشخیص تقلب و ناهنجاری
(Fraud Detection)
🖼 دسته‌بندی تصاویر
(Image Classification)
🧬 بخش‌بندی تصاویر
(Image Segmentation)
🗣 پردازش زبان طبیعی
(NLP)
📝 دسته‌بندی متن
(Text Classification)
❤️ تحلیل احساسات
(Sentiment Analysis

🎁 آموزش بدون پیش‌نیاز و از پایه
📞 دریافت مشاوره رایگان
🌐 لینک دوره اینجاست

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

✏️ ابزار LabelLLM؛ برچسب‌گذاری داده خیلی ساده تر شده!✅

اگه پروژه‌ٔ یادگیری ماشین داشته باشی، می‌دونی که برچسب‌گذاری داده معمولاً سخت‌ترین و زمان‌برترین بخش کاره.
پروژه LabelLLM دقیقاً برای همین ساخته شده؛ یک ابزار اوپن‌سورس که کمک می‌کنه داده‌هات (چه متن باشن، چه تصویر، صوت یا حتی ویدیو) با سرعت خیلی بالاتر آماده بشن. 🧠

🎯 چرا LabelLLM بدردمیخوره؟

ابزار LabelLLM چند قابلیت کلیدی داره که واقعاً به چشم میاد:

پشتیبانی از همه نوع داده
یعنی‌ واقعاً همه‌چی: متن، تصویر، صوت و ویدیو.

پیش‌برچسب‌گذاری با کمک مدل‌های AI
مدل خودش بخشی از کارو انجام می‌ده و تو فقط مرور و اصلاح می‌کنی. سرعت و دقت می‌ره بالا.

مدیریت پروژه حرفه‌ای
داخلش می‌تونی کارها، وظایف، کیفیت خروجی‌ها و روند تیم رو دقیق مدیریت کنی.

اگر پروژه داده‌محور داری یا با تیم روی جمع‌آوری داده کار می‌کنی، این ابزار می‌تونه فرایند برچسب‌گذاری رو چند برابر سریع‌تر کنه.👨‍💻⚡

🔗 ریپو LabelLLM
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 توکن مرجینگ (ToMe)؛ ترفندی که مدل‌ها رو سبک‌تر و سریع‌تر می‌کنه 🚀

وقتی مدل‌ها با ورودی‌های طولانی کار می‌کنن، تعداد توکن‌ها می‌تونه سرعت و هزینه رو به‌شدت بالا ببره.
اینجاست که Token Merging میاد وسط؛ یک تکنیک ساده اما خیلی مؤثر که کمک می‌کنه مدل‌ها هم سریع‌تر جواب بدن و هم حافظهٔ کمتری مصرف کنن. 🧩

🔍 توکن مرجینگ دقیقاً چیکار می‌کنه؟

در این روش، مدل توکن‌هایی که خیلی شبیه هم هستن رو پیدا می‌کنه و به‌جای پردازش جداگانه، اون‌ها رو ادغام می‌کنه.

فرض کن مدل قراره جمله‌ای رو بخونه که چندبار عبارت‌های شبیه به هم مثل “in the system”, “inside the system”, “within the system” تکرار شدن.
تکنیک ToMe می‌گه: «این‌ها از نظر معنا خیلی نزدیکن؛ لازم نیست سه‌بار محاسبه جدا انجام بدم.»
پس این توکن‌های مشابه رو ادغام می‌کنه و فقط یک نماینده رو پردازش می‌کنه، بدون اینکه معنی جمله خراب بشه.

نتیجه:

سرعت اجرای مدل بالاتر⚡

مصرف حافظه (به‌خصوص KV-cache) کمتر🧮

هزینهٔ inference پایین‌تر💸

همین سادگی باعث شده این تکنیک تو خیلی از مدل‌های تصویری و زبانی امروزی استفاده بشه.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 چهار روش اصلی برای آموزش یک LLM؛ از حدس زدن کلمه تا فهم معنای جمله

مدل‌های زبانی فقط با «داده زیاد» هوشمند نمی‌شن؛
نوع آموزش هم تعیین می‌کنه مدل قراره چی یاد بگیره و تو چه کاری قوی باشه.
این تصویر چهارتا از پایه‌ای‌ترین روش‌های آموزش LLMها رو خیلی جمع‌وجور نشون می‌ده. 👇

🔍 چهار روش مهم آموزش مدل‌های زبانی

1. Causal Language Modeling (حدس کلمه بعدی)
مدل فقط از روی کلمه‌های قبلی، کلمه بعدی رو پیش‌بینی می‌کنه.
(همون کاری که GPTها از ابتدا انجام می‌دادن)


2. Masked Language Modeling (پرکردن جای خالی)
مدل وسط جمله یه کلمه حذف‌شده می‌بینه و باید حدس بزنه چی باید اونجا باشه.
(مشابه کاری که BERT انجام می‌ده)


3. Text Classification Modeling (تشخیص برچسب جمله)
به‌جای اینکه تک‌تک کلمه‌ها مهم باشن، اینجا کل جمله یک برچسب می‌گیره؛
مثل تشخیص احساسات یا موضوع جمله.


4. Token Classification Modeling (برچسب‌گذاری روی هر کلمه)
اینجا مدل به هر کلمه یک نقش می‌ده؛
مثل تشخیص اسم‌ها، مکان‌ها یا تاریخ‌ها در متن.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

⚠️ چطور «داده بد» یه مدل خوب رو نابود می‌کنه؟

مدل‌ها هرچقدر هم قدرتمند باشن، یه نقطه‌ضعف مشترک دارن: دادهٔ اشتباه.
اگه داده‌ای که مدل باهاش آموزش می‌بینه ناقص، نویزی یا جهت‌دار باشه، خروجی هم دقیقاً همون شکلی می‌شه؛
پس ماجرا فقط تعداد پارامترها و قدرت GPU نیست، کیفیت داده همه‌چیزه. 🧠

🎯 چرا داده بد اینقدر خطرناکه؟

۱) مدل رو گمراه می‌کنه
وقتی داده اشتباه باشه، مدل الگوهای اشتباهی یاد می‌گیره.
مثلاً اگه دیتاست تشخیص تصویر پر از لیبل‌های غلط باشه، مدل عملاً داره یه جهان خیالی یاد می‌گیره، نه واقعیت.

۲) خطاهای ریز ولی خطرناک می‌سازه
گاهی داده بد باعث می‌شه مدل همیشه یک‌جای خاص اشتباه کنه؛
اشتباهی که از بیرون دیده نمی‌شه، اما توی سیستم‌های واقعی فاجعه درست می‌کنه.

۳) کلی هزینه بیشتر برای فاین‌تیون می‌ذاره روی دستت
هر چقدر داده بد بیشتر باشه، باید زمان، GPU و پول بیشتری خرج کنی تا مدل رو دوباره اصلاح کنی.

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

✨ انتگرال؛ رازی که در پشت صحنهٔ هوش مصنوعی می‌درخشه

وقتی از مدل‌های هوش مصنوعی حرف می‌زنیم، معمولاً یاد شبکه‌ها و معماری‌ها می‌افتیم؛ اما اون پشت، انتگرال یکی از چیزهاییه که بی‌سروصدا خیلی از کارهای سخت رو انجام می‌ده. 🧠

🔹 احتمال‌سازی در مدل‌های یادگیری
از محاسبه مساحت زیر منحنی توزیع تا نرمال‌سازی Gaussian، همه‌اش با انتگراله که ممکن می‌شه.

🔹 تحلیل پیوسته روی داده‌های ناپیوسته
تو سری‌زمانی، سیگنال و داده‌های سنسوری، انتگرال کمک می‌کنه مدل بتونه رفتار کلی سیستم رو بفهمه، نه فقط لحظه‌ها رو.

🔹 بهینه‌سازی و روش‌های نمونه‌گیری
خیلی از تکنیک‌های مهم مثل Monte Carlo یا مدل‌های احتمالاتی، پشتشون محاسبه و تقریب انتگرال‌هاست.

در نهایت، اگه می‌خوای محاسبه انتگرال رو واقعاً در عمل و با پایتون اجرا کنی، این آموزش دیتایاد رو از دست نده:✅
👈 محاسبهٔ انتگرال در پایتون

📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@