اگر داده‌ها نفت جدید هستند، پس GenAI سوخت موشک جدید است!
امروزه همه جا از داده‌ها صحبت میشه. انگار که داده‌ها مثل نفت برای اقتصاد مهم هستن! این جمله «داده‌ها نفت جدید هستند» رو برای اولین بار کلایو هومبی، یک ریاضی‌دان بریتانیایی، در سال ۲۰۰۶ گفت و به خوبی نشون داد که داده‌ها چقدر توی دنیای امروز ارزش دارند. اما باید بدونیم که داده‌ها به تنهایی ارزش خاصی ندارند. برای اینکه داده‌ها به درد بخور بشن، باید خوب پالایش و پردازش بشن. و اینجا جاییه که هوش مصنوعی مولد (GenAI) می‌تونه خیلی کمک کننده باشه.اصطلاحا میشه گفت: «اگر داده‌ها نفت جدید هستند، پس GenAI سوخت موشک جدید است!»
هنر استفاده از پرامپت: مقایسه‌ای بین Claude و ChatGPT
در دنیای هوش مصنوعی مولد، یکی از ابزارهای قدرتمندی که اغلب نادیده گرفته می‌شود، پرامپت (دستور) است. کارایی مدل‌های بزرگ زبانی مانند Claude از Anthropic و ChatGPT از OpenAI تنها به داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند یا الگوریتم‌هایشان وابسته نیست. بخش بزرگی از موفقیت آن‌ها به چگونگی درک و اجرای دستورات و پرامپت‌ها وابسته […]
چرخه زندگی علم داده و اهمیت آن برای مهندسین کامپیوتر و شرکت‌های فناوری
در دنیای امروز، علم داده به یکی از ارکان کلیدی موفقیت کسب‌وکارها تبدیل شده. برای مهندسین کامپیوتر و شرکت‌های فناوری، درک عمیق چرخه زندگی علم داده نه‌تنها ضروریه، بلکه می‌تونه به بهبود فرآیندها، تصمیم‌گیری‌ها و در نهایت موفقیت کسب‌وکار کمک کنه. این سفر هیجان‌انگیز از درک کسب‌وکار تا استقرار مدل، می‌تونه به ما کمک کنه تا تصمیم‌های داده محور بهتری رو برای بیزینس خودمون بگیریم.
بررسی GPT-4o Mini و Llama 3.1: دو مسیر به سوی نوآوری در هوش مصنوعی!
به نظر می‌رسه که امسال مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بسیاری منتشر بشه و تحولات زیادی رو با خودش به همراه داشته باشه. اخیراً دو مدل مهم و بدون اطلاع قبلی توسط شرکت openAI و meta منتشر شدن که هر کدوم می‌تونن تأثیرات مستقیمی رو در حوزه هوش مصنوعی از خودشون به جا بذارن: GPT-4o Mini و Llama 3.1 405B. توی این مقاله قصد داریم که بررسی کنیم که چطور این دوتا مدل می‌تونن آینده هوش مصنوعی رو شکل بدن.
پیش به سوی خردمندی: راهنمای کامل هرم DIKW
دنیای امروزی رو بهش میگن عصر اطلاعات. این هم به خاطر این هست که در هر لحظه حجم عظیمی از داده‌ها تولید، انتقال و دست به دست میشن. همین مسأله باعث میشه که این سؤال رو از خودمون بپرسیم با این حجم بالای داده‌ها چیکار باید بکنیم؟ این داده‌ها چه کمکی به ما می‌تونن بکنن؟