پدیدهی توهم (Hallucination) در LLMها: چرا اتفاق میافتد و چطور کنترلش کنیم؟
در این مقاله تخصصی و خلاقانه به بررسی ریشههای ریاضی و فنی پدیده توهم (Hallucination) در مدلهای زبانی بزرگ میپردازیم و راهحلهای علمی مهار آن را آموزش میدهیم.
-
-
Quantization چیست؟ چطور مدلهای غولپیکر را روی لپتاپ خانگی اجرا کنیم
در این مقاله به بررسی عمیق و خلاقانه تکنیک کوانتیزاسیون (Quantization) میپردازیم و نحوه اجرای مدلهای زبانی بزرگ را روی سختافزارهای معمولی لپتاپ آموزش میدهیم.
-
مدلهای Open-Source در برابر Closed-Source: کدام برای پروژهی شما مناسبتر است؟
در این مقاله تخصصی به مقایسه همهجانبه مدلهای زبانی متنباز (مانند لاما) و متنبسته تجاری (مانند جیپیتی و کلود) از نظر هزینه، حریم خصوصی، سرعت توسعه و کارایی میپردازیم.
-
دمای مدل (Temperature)، Top-P و Top-K: چطور خلاقیت و دقت خروجی LLM را کنترل کنیم؟
در این مقاله به بررسی عمیق و کاربردی سه پارامتر اساسی دکودینگ یعنی Temperature، Top-P و Top-K میپردازیم و نحوه کنترل خلاقیت و دقت خروجی را آموزش میدهیم.
-
پارامتر، توکن و پنجرهی زمینه (Context Window): سه مفهومی که باید قبل از کار با هر LLM بدانید
در این مقاله به زبان ساده، عمیق و کاربردی سه مفهوم کلیدی پارامتر، توکن و پنجره زمینه (Context Window) را بررسی میکنیم و اهمیت آنها را در طراحی پروژههای هوش مصنوعی توضیح میدهیم.
-
مقایسهی جامع مدلهای زبانی بزرگ ۲۰۲۶: Claude، GPT، Gemini و Llama در یک نگاه
در این مقاله به مقایسه جامع و کاربردی بزرگترین خانوادههای مدلهای زبانی در سال ۲۰۲۶ یعنی جیپیتی (GPT)، کلود (Claude)، جمینای (Gemini) و لاما (Llama) میپردازیم و نقاط قوت، ضعف و کاربردهای هر یک را بررسی میکنیم.
-
LLM چیست و چطور کار میکند؟ سفری از توکن تا پاسخ، به زبان ساده
در این مقاله با زبانی ساده و کاربردی متوجه میشویم که مدلهای زبانی بزرگ (LLM) چطور کار میکنند و سفر یک توکن از ورودی تا تولید پاسخ نهایی را بررسی میکنیم.
