🚀 راه آینده هوش مصنوعی؛ از ANI تا ASI 🧠

احتمالاً زیاد اسم ANI، AGI و ASI رو می‌شنوی، اما فرقشون دقیقاً چیه؟
این‌ها فقط برچسب‌های تئوریک نیستن؛ دارن مسیر آینده‌ی AI رو مشخص می‌کنن. توی این پست، خیلی خلاصه می‌بینیم هر کدوم دقیقاً کجا ایستادن 🧠

🔹 ANI | هوش مصنوعی تخصصیِ امروز
مفهوم ANI همون چیزیه که الان همه‌جا می‌بینیم. مدل‌هایی که برای یک کار مشخص ساخته شدن: پیشنهاد محتوا در نتفلیکس، تشخیص چهره، ترجمه، چت‌بات‌ها.
این مدل‌ها می‌تونن توی حوزه‌ی خودشون فوق‌العاده قوی باشن، اما خارج از همون وظیفه، هیچ درک عمومی ندارن. تقریباً تمام پروژه‌های صنعتی فعلی، روی ANI سوارن.

🔹 AGI | هدف بزرگ صنعت هوش‌مصنوعی
مفهوم AGI یعنی مدلی که بتونه مثل انسان، یاد بگیره، تعمیم بده و استدلال کنه. نه فقط توی یک تسک، بلکه بین تسک‌های مختلف.
مدل‌های ترنسفورمری جدید دارن به بعضی جنبه‌هاش نزدیک می‌شن، اما AGI واقعی یعنی استدلال چندمرحله‌ای پایدار، یادگیری مستقل و درک مفهومی عمیق؛ چیزی که هنوز بهش نرسیدیم.

🔹 ASI | فراتر از هوش انسانی
و اما ASI مرحله‌ایه که هوش مصنوعی در همه‌ی ابعاد مثل تحلیل، خلاقیت، حل مسئله، از انسان جلو می‌زنه.
فعلاً بیشتر موضوع بحث‌های فلسفی و آینده‌پژوهیه، اما مسئله‌هایی مثل کنترل، اخلاق و هم‌راستاسازی (Alignment) از همین امروز جدی گرفته می‌شن.

اگه می‌خوای تفاوت این سه سطح رو دقیق‌تر و کنار هم ببینی، مقاله‌ی کاملش در دیتایاد رو از دست نده 👇
🔗 انواع هوش مصنوعی؛ تفاوت ANI، AGI و ASI
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🚀 هوش مصنوعی اما جیبی؛ Tiiny AI Pocket Lab

استارتاپ آمریکایی Tiiny AI دستگاه جدیدی به اسم Pocket Lab معرفی کرده که رکورد جهانی گینس برای «کوچک‌ترین مینی‌پی‌سی قدرتمند برای اجرای مدل‌های بزرگ زبانی به‌صورت لوکال» رو ثبت کرده. این دستگاه تقریبا اندازه یه پاوربانکه و می‌تونه مدل‌های زبانی تا ۱۲۰ میلیارد پارامتر رو بدون نیاز به اینترنت یا کلود اجرا کنه. 📦🌍

مینی‌ پیسی Pocket Lab با پردازنده‌ی ۱۲ هسته‌ای ARM و NPU قدرتمند (~190 TOPS) ساخته شده، به‌علاوه ۸۰ گیگابایت حافظه LPDDR5X و ۱ ترابایت SSD که اجازه می‌ده مدل‌های سنگین AI رو روی خود دستگاه اجرا و آزمایش کنی، نه تو سرور ابری. ✅

این یعنی هوش مصنوعی‌های بزرگ دیگه فقط مخصوص دیتاسنترها نیستن؛ می‌تونی قدرت AI رو روی دستگاه شخصی داشته باشی، حریم خصوصیت حفظ بشه و حتی بدون اینترنت به مدل‌های قدرتمند دسترسی داشته باشی، چیزی که قبلاً فقط رویا بود.

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

🚀 ابزار PCA؛ داده‌های بزرگی که قابل‌فهم می‌شن 🧠

وقتی با دیتاست‌های خیلی بزرگ کار می‌کنیم، مدل‌ها هم کند می‌شن هم مستعد Overfitting. اینجاست که کاهش ابعاد می‌تونه نجات‌دهنده باشه. PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) یکی از کلاسیک‌ترین و درعین‌حال مؤثرترین ابزارهای علم داده‌ست که کمک می‌کنه بدون از دست دادن اطلاعات مهم، مدل رو ساده‌تر و سریع‌تر کنیم 🧠

🔹 اما PCA چطور این کار رو انجام می‌ده و چرا مهمه؟

تکنیک PCA به‌جای حذف کورکورانه‌ی ویژگی‌ها، داده‌ها رو به چند «مؤلفه‌ی اصلی» تبدیل می‌کنه؛ جهت‌هایی که بیشترین واریانس و اطلاعات رو توی خودشون دارن. مثلاً از بین ۱۰۰۰ ویژگی، می‌تونه فقط با ۳۰ مؤلفه حدود ۹۸٪ اطلاعات اصلی رو نگه داره.
نتیجه چی می‌شه؟
سرعت آموزش مدل بالاتر می‌ره و مصرف حافظه کمتر می‌شه. به‌همین دلیله که PCA توی دنیای واقعی، از بینایی ماشین و تشخیص چهره گرفته تا سیستم‌های پیشنهاددهی بزرگی، نقش کلیدی داره.

اگه دوست داری PCA رو عمیق‌تر، با مثال واقعی و پیاده‌سازی پایتون یاد بگیری، مقاله کاملش تو دیتایاد منتظرته 👇
🔗 ابزار PCA در یادگیری ماشین
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🧠 پشت‌صحنه ChatGPT؛ جایی که رفتار مدل شکل می‌گیره 🚀

اگه تا حالا برات سوال بوده که ChatGPT «چرا اینجوری جواب می‌ده»، بخش بزرگی از جواب توی چیزی به اسم System Prompt پنهانه.
این ریپو دقیقاً میاد همون لایه‌ی نامرئی رو نشون می‌ده؛ دستوراتی که مشخص می‌کنن مدل چطور فکر کنه، چی بگه و چی نگه. 🧠

🔍 این ریپو دقیقاً چیه؟

ریپو chatgpt_system_prompt یه مجموعه اوپن‌سورس از System Promptهاست؛
از دستورهای پایه‌ی رفتار مدل گرفته تا مثال‌هایی برای ساخت GPTهای سفارشی و حتی نکات امنیتی مثل جلوگیری از Prompt Injection.

چرا مهمه؟
چون اگه بدونی مدل با چه دستوراتی هدایت می‌شه،
می‌تونی:

- مدل های GPT دقیق‌تر بسازی

- مهندسی پرامپت (Prompt engineering) رو عمیق‌تر بفهمی

- رفتار مدل رو بهتر کنترل کنی

یه منبع خیلی کاربردی برای هرکسی که با مدل‌های زبانی جدی‌تر کار می‌کنه. 🧩

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

⚡️ مرحله Inference؛ جایی که هوش مصنوعی بیشترین کار رو می‌کنه 🧠

معمولاً وقتی از هوش مصنوعی حرف می‌زنیم، همه ذهن‌ها می‌ره سمت آموزش مدل (Training).
اما واقعیت اینه که چیزی که ما هر روز باهاش سر و کار داریم، نه Training ـه، نه دیتا…
بلکه Inference‌عه؛ همون لحظه‌ای که مدل «جواب می‌ده». 🤖

🔹 مرحله Inference دقیقاً یعنی چی؟

فاز Inference یعنی وقتی مدلِ از قبل آموزش‌دیده، یه ورودی می‌گیره و خروجی تولید می‌کنه.
مثلاً وقتی یه سؤال از چت‌بات می‌پرسی، یا یه تصویر رو می‌دی، یا کد تولید می‌شه، همه‌ی این‌ها Inference هستن.
اینجا دیگه خبری از یادگیری نیست؛ فقط محاسبه‌ی سریع، دقیق و بهینه‌ست.

فاز Training معمولاً یه‌باره، ولی Inference میلیون‌ها بار تکرار می‌شه.
هزینه‌ی واقعی AI، مصرف رم، GPU، تأخیر پاسخ و مقیاس‌پذیری دقیقاً تو همین مرحله مشخص می‌شه.
به‌همین دلیله که تکنیک‌هایی مثل Quantization، FlashAttention و Model Serving این‌قدر مهم شدن.

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

🧠 تکنیک RAG یا CAG؟ مسئله فقط «جستجو» نیست، حافظه هم مهمه

تکنیک RAG عالیه، اما هر سؤال = یه بار سرچ توی Vector DB
حتی وقتی اطلاعات ماه‌هاست تغییری نکرده 😐

🔁 اما CAG (Cache-Augmented Generation) میاد میگه: دانش ثابت رو یک‌بار بذار تو حافظه KV مدل،
نه اینکه هر بار دوباره دنبالش بگردی.

⚡ نتیجه؟ Inference سریع‌تر
هزینه کمتر
و حذف کارِ تکراری

🎯 بهترین حالت؟ ترکیب RAG + CAG

داده‌های ثابت → Cache
داده‌های به‌روز → Retrieval

تفکیک «دانش سرد» و «دانش داغ»
هم سرعت رو بالا می‌بره، هم سیستم رو قابل‌اعتماد نگه می‌داره.

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

🚀 مدل Gemini 3 Flash؛ سریع‌تر، سبک‌تر و بهینه‌تر

گوگل مدل Gemini 3 Flash رو منتشر کرده، نسخه‌ای از Gemini که برای پاسخ‌های سریع و جریان‌های سبک‌تر بهینه شده. این نسخه جدید تو تست‌های Inference نسبت به Gemini 2.5 Pro زمان پاسخ‌گویی به‌مراتب پایین‌تری داشته، حتی با ورودی‌های سنگینِ چندهزار توکنی.

📊 تو این مقایسه می‌بینی:

مدل Gemini 3 Flash با ورودی‌های مشابه، زمان Thinking و Output رو سریع‌تر پردازش می‌کنه
در حالی که Gemini 2.5 Pro در همون سناریوها زمان و توکن بیشتری صرف می‌کنه

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

🚀 مدل GPT Image 1.5 منتشر شد؛ رقیب اصلی Nano banana 🖼️

شرکت OpenAI جدیدترین مدلش برای تولید و ادیت تصویر رو معرفی کرد: GPT Image 1.5، حالا بخش تصاویر(images) ChatGPT از این مدل استفاده می‌کنه و دسترسی بهش برای همه کاربرها و API فراهم شده.

🔹 چی چیزش فرق کرده؟

✔ سرعت تولید تصاویر تا ۴ برابر سریع‌تر از نسخه قبلیه
✔ ویرایش دقیق‌تر و حفظ جزئیات مثل نور، چهره و ترکیب‌بندی
✔ دنبال‌کردن دستورات پیچیده بهتر شده و متن داخل تصویر هم بهتر رندر می‌شه
✔ واسه API هم هزینه ورودی/خروجی حدود ۲۰٪ کمتر شده

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

🚀مدل FunctionGemma؛ مدلی که برای Function Calling بهینه شده⚙️

گوگل مدل جدیدی معرفی کرده به اسم FunctionGemma، نسخه‌ای خاص از Gemma 3 270M که برای استفاده‌ از توابع (Function Calling) بهینه شده. یعنی به‌جای صرفاً جواب دادن، می‌تونه دستورات زبان طبیعی رو به فراخوانی API و توابع واقعی تبدیل کنه. ✅

این مدل سبک و بهینه‌ست و برای ساخت ایجنت‌های سریع، خصوصی و لوکال (on-device) طراحی شده؛ جایی که می‌خوای مدل مستقیماً روی موبایل، مرورگر یا سیستم‌های لبه(edge) اجرا بشه و کارهایی مثل اجرای API یا وظایف چندمرحله‌ای رو انجام بده. 🤖⚡

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

🧠 برچسب‌گذاری داده؛ جایی که هوش مصنوعی می‌تونه درست یاد‌ بگیره 🤖

شاید فکر کنی مدل‌های هوش مصنوعی خودشون همه‌چی رو یاد می‌گیرن،
اما واقعیت اینه که بدون برچسب‌گذاری داده (Data Labeling)، عملاً چیزی برای یاد گرفتن ندارن. 🏷️

🔹 برچسب‌گذاری داده دقیقاً یعنی چی؟

یعنی ما به داده‌های خام «معنا» می‌دیم.
مثلاً:

این تصویر ⬅️ «گربه» 🐱

این ایمیل ⬅️ «اسپم» 📩

این جمله ⬅️ «احساس مثبت» 🙂


مدل با دیدن هزاران نمونه‌ی برچسب‌خورده یاد می‌گیره که الگوها رو تشخیص بده و بعداً روی داده‌های جدید تصمیم بگیره.

🔹 چرا این مرحله انقدر مهمه؟

چون کیفیت مدل، مستقیم به کیفیت برچسب‌ها وصله.
اگه داده اشتباه، مبهم یا ناهماهنگ برچسب بخوره:

- دقت مدل کاهش پیدا میکنه📉

- سوگیری (Bias) ایجاد می‌شه

- و مدل تو دنیای واقعی بد تصمیم می‌گیره

🔹 همه مدل‌ها به برچسب نیاز دارن؟ نه دقیقاً.

یادگیری نظارت‌شده (Supervised) کاملاً وابسته به برچسبه،
اما روش‌های جدیدتر مثل Self-Supervised سعی می‌کنن وابستگی به برچسب انسانی رو کمتر کنن، هرچند هنوز هم بی‌نیاز ازش نیستن.

📌 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

🎁 بدون پیش‌نیاز
📞 دریافت مشاوره رایگان
🌐 لینک دوره

🔴 لینک آموزش های بیشتر اینجاست

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

🧪 ابزار Dllm؛ تبدیل مدل های autoregressive به Diffusion 🤖

تو دنیای مدل‌های زبانی، بیشتر مدل‌ها به‌صورت autoregressive کار می‌کنن؛ یعنی توکن‌به‌توکن جلو می‌رن.
پروژه‌ی dLLM دقیقاً اینجاست که یه مسیر متفاوت نشون می‌ده: تبدیل هر مدل زبانی ترتیبی به یک Diffusion Language Model، اون هم با حداقل هزینه‌ی محاسباتی 🚀

ابزار dLLM یه کتابخانه‌ی پایتونه که آموزش و ارزیابی Diffusion LMها رو یکپارچه کرده و اجازه می‌ده بدون بازطراحی سنگین، رفتار مدل رو عوض کنی.
همه‌چیز هم کاملاً اوپن سورسه 👀✅

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

🚀 الگوریتم CNB؛ راهکار بهتر برای داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی 🧠

اگه با مدل‌های Naive Bayes کار کرده باشی، می‌دونی که تو شرایطی که تعداد نمونه‌ها بین کلاس‌ها نامتقارن باشه، عملکردش پایین میاد. Complement Naive Bayes (CNB) نسخه‌ای بهبود یافته از همین الگوریته که دقیقاً برای همین مشکل طراحی شده و با استفاده از اطلاعات کلاس‌های مکمل، احتمال واقعی رو بهتر تخمین می‌زنه.

📊 چرا CNB ارزش فکر کردن داره؟

تو داده‌های نامتوازن، مدل‌های سنتی ممکنه به سمت کلاس پرجمعیت‌تر تعصب پیدا کنن، اما CNB با بهره‌گیری از اطلاعات سایر کلاس‌ها دقت پیش‌بینی رو بالا می‌بره، مخصوصاً در طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات، تشخیص اسپم و دسته‌بندی خبرها.

📌 اگه می‌خوای دقیق‌تر متوجه شی CNB چطور کار می‌کنه و چطور می‌تونی تو پروژه‌های واقعی ازش استفاده کنی، مقاله کامل دیتایاد رو بخون 👇
🔗 الگوریتم مکمل بیز ساده (CNB)
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@

🐉 یه شاهکار دیگه از چین؛ این‌بار در رباتیک 🤖

اگه DeepSeek رو نقطه عطف رقابت چین و غرب تو مدل‌های زبانی بدونیم،
حالا Unitree دقیقاً همون نقش رو تو دنیای ربات‌ها بازی می‌کنه.

ربات‌هایی که روی صحنه کنسرت با این نرمی و دقت حرکت می‌کنن، فقط «نمایش» نیستن؛
خروجی مستقیم پیشرفت چین در کنترل حرکتی، سخت‌افزار ارزان و مقیاس پذیر و یادگیری حرکته.✅⚡

🔹 غرب سال‌ها تو رباتیک پیشرو بود،
اما حالا چین داره با مدل سریع‌تر، ارزان‌تر و عملیاتی‌تر وارد می‌شه؛
دقیقاً همون الگویی که تو AI دیدیم.

رقابت فقط روی مدل‌های زبانی نیست؛
بدن‌های فیزیکی هوش مصنوعی هم دارن وارد بازی می‌شن… و چین خیلی جدیه. ⚔️🤖

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

🚀 ابزار SSRL؛ یادگیری تقویتی با درک عمیق‌تر از محیط 🤖

ریپوی SSRL روی یه ایده مهم کار می‌کنه:
اینکه مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به‌جای دیدن داده‌ها به‌صورت خام و شلوغ، اول ساختار واقعی محیط رو یاد بگیرن.✅

در SSRL، مدل قبل از تصمیم‌گیری یاد می‌گیره «حالت‌ها» رو به شکل معنادار نمایش بده؛
یعنی بفهمه کدوم بخش‌های محیط مهم‌ترن و چه چیزهایی به هم ربط دارن. نتیجه؟
یادگیری سریع‌تر، پایدارتر و با خطای کمتر 🎯

این رویکرد مخصوصاً توی مسائلی مثل رباتیک، بازی‌ها و تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای خیلی کاربردیه؛ جایی که فهم ساختار محیط از خودِ عمل کردن مهم‌تره.👨‍💻🦾

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

🚨 چرا هوش مصنوعی گاهی «دروغ» می‌گه تا ما راضی باشیم؟ 🧠

شاید برات پیش اومده:
مدل یه جواب درست می‌ده، تو می‌گی «نه، اشتباهه»، و مدل سریع عقب‌نشینی می‌کنه و با نظر تو همسو می‌شه.
سؤال مهم اینه: این دروغه؟ توهمه؟ یا یه رفتار طراحی‌شده؟ 🤔

🔍 ریشه این رفتار چیه؟

این اتفاق معمولاً از ترکیب چند عامل فنی میاد، نه قصد فریب:

هدف مدل: مدل‌های زبانی برای «راضی‌کردن کاربر» یا دقیق‌تر، alignment با بازخورد انسان آموزش دیدن (RLHF). یعنی یاد گرفتن مخالفت شدید نکنن.✅

عدم حافظه از حقیقت مطلق: مدل «باور» نداره؛ فقط محتمل‌ترین پاسخ بعدی رو می‌سازه. وقتی کاربر مخالفت می‌کنه، مسیر محتمل عوض می‌شه.🤷

ابهام در پرامپت: وقتی کاربر با قاطعیت می‌گه جواب غلطه، مدل فرض می‌کنه اطلاعات جدیدی وارد شده.✨

توهم (Hallucination): گاهی مدل واقعاً مطمئن نیست، ولی برای خالی نموندن جواب، چیزی می‌سازه که با حرف کاربر سازگار باشه.👨‍💻

این رفتار بیشتر استراتژی زبانی برای تعامل نرم با انسانه، نه دروغ‌گویی آگاهانه. مدل نه می‌فهمه حق با کیه، نه «اصرار روی حقیقت» براش اولویته؛ اولویتش هماهنگی با مکالمه‌ست.

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

🚀 گرادیان دیسنت؛ قلب بهینه‌سازی در یادگیری ماشین 🧠

اگه تا حالا با مدل‌های یادگیری ماشین یا شبکه‌های عصبی کار کرده باشی، حتماً اسم Gradient Descent به گوشت خورده، همون الگوریتم پایه‌ای که وزن‌های مدل رو تنظیم می‌کنه تا خطا کم و کم‌تر بشه. اما واقعاً این روش چطور کار می‌کنه و چرا این‌قدر مهمه؟ 👇

🔷 گرادیان کاهشی (Gradient Descent) دقیقاً چیه؟
این الگوریتم به‌صورت تکراری تلاش می‌کنه پارامترهای مدل (مثل وزن‌ها) رو طوری تنظیم کنه که تابع خطا (Loss) پایین‌ترین مقدار ممکن رو داشته باشه. مثل اینه که تو یک درّه هستی و کم‌کم پایین‌ترین نقطه رو پیدا می‌کنی، هر بار تا شیب رو کمی کمتر کنی.

🔹 چرا Gradient Descent اینقدر مهمه؟

✅ اساس یادگیری شبکه‌های عصبی
✅ پایه‌ی فاین‌تیون، بهینه‌سازی و تنظیمات یادگیری
✅ قابل توسعه به نسخه‌های پیشرفته مثل Stochastic GD و Adam

اگه می‌خوای این الگوریتم رو مرحله‌به‌مرحله با فرمول و مثال پایتون یاد بگیری، مقاله کاملش رو تو دیتایاد ببین 👇
🔗 گرادیان کاهشی چیست؟

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

🧠 کنترل خروجی LLM فقط با چند پارامتر!

خیلی‌ها فکر می‌کنن جواب‌های مدل زبانی «تصادفی» یا «سلیقه‌ای» هستن، اما واقعیت اینه که همه‌چی با چند تا Generation Parameter کنترل می‌شه 👇

🔹 Temperature → خلاقیت یا قطعیت
🔹 Top-k / Top-p → محدود کردن انتخاب مدل
🔹 Frequency & Presence Penalty → جلوگیری از تکرار
🔹 Max Tokens → ماکسیمم طول پاسخ
🔹 Stop Sequences → توقف هوشمند خروجی

همین تنظیمات ساده تعیین می‌کنن مدل منطقی جواب بده، خلاق باشه یا حتی دچار توهم بشه.
اگه خروجی مدل اذیتت می‌کنه، مشکل اغلب از پرامپت نیست؛ از پارامترهاست ⚙️

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

🚀 یک ترفند ساده برای کاهش هزینه LLMها

اگه توی اپلیکیشنت سوال‌ها و پرامپت‌های تکراری زیاده، چرا هر بار هزینه inference بدی؟ 🤔
ابزار PromptCache دقیقاً برای همین ساخته شده:

یک semantic cache هوشمند که پرامپت‌های مشابه رو تشخیص می‌ده و جواب آماده تحویل می‌ده ⚡

نتیجه؟
🔹 کاهش شدید هزینه API
🔹 افزایش سرعت پاسخ‌دهی
🔹 مناسب برای GenAI در مقیاس بالا

یه ابزار ساده، ولی خیلی کاربردی برای هر کسی که با LLMها توی production کار می‌کنه 🧠

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

🚀 چرا مدل‌های بزرگ همیشه بهتر نیستن؟ 🧠

همه فکر می‌کنن هرچی مدل بزرگ‌تر باشه، خروجی بهتره؛
ولی توی عمل، خیلی وقتا یه مدل 7B از یه 70B دقیق‌تر جواب می‌ده.✅🤖

🔍 وقتی مسئله مشخص و دامنه‌محوره (مثل پشتیبانی، API، یا کارهای تکراری)،
یه مدل کوچیکِ خوب تنظیم‌شده، از یه مدل بزرگِ عمومی بهتر عمل می‌کنه.

⚙️ مدل‌های بزرگ: کندترن، گرون‌ترن و deploy سخت‌تری دارن.
مدل‌های کوچیک: سریع‌تر، ارزون‌تر و پایدارترن.

🧠 نتیجه؟
مدل درست برای مسئله درست مهم‌تر از اندازه مدله.

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

🚀 انتخاب ویژگی (Feature Selection)؛ چطور داده‌های مفید رو انتخاب کنیم؟ 🧠

وقتی با داده‌های زیاد کار می‌کنیم، همهٔ ویژگی‌ها (Feature) به یک اندازه ارزش ندارن.
یسری نویزی‌اند، یسری تکراری‌اند و برخی واقعا به تصمیم‌گیری کمک می‌کنن. اینجاست که Feature Selection وارد بازی می‌شه، تکنیکی که بهترین ویژگی‌ها رو از بین صدها یا هزاران گزینه انتخاب می‌کنه تا مدل سریع‌تر، دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر بشه. 🎯

🔹 چرا انتخاب ویژگی مهمه؟

وقتی ابعاد داده زیاد می‌شه:
✅ مدل کندتر آموزش می‌بینه
✅ احتمال Overfitting افزایش پیدا می‌کنه
✅ مصرف حافظه و محاسبات بیشتر می‌شه
درکل، انتخاب ویژگی کمک می‌کنه فقط چیزهایی که واقعاً مفیدن نگه داریم.

مثلا فرض کن تو یه دیتاست صدتا ستون داری، اما فقط ۱۰ تا شون واقعاً برای پیش‌بینی مهمه. انتخاب اون ۱۰ تا باعث می‌شه مدل بهتر یاد بگیره و سریع‌تر پیش‌بینی کنه، بدون اینکه درگیر نویز بشه.

اگر می‌خوای تکنیک‌های رایج، مزایا، معایب و پیاده‌سازی Feature Selection رو در پایتون یاد بگیری، مقاله کاملش در دیتایاد رو بخون: 👇
🔗 انتخاب ویژگی در یادگیری ماشین
📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده
🤖 دیتایاد / datayad@