تولید دادههای ساختاریافته از خروجیهای متنی مدلهای زبان یکی از چالشهای کلیدی در استفاده عملی از هوش مصنوعی مولد است. مدلهای زبان به طور طبیعی متنی بدون ساختار تولید میکنند، اما اکثر اپلیکیشنها برای عملکرد صحیح به دادههایی با فرمت مشخص (مانند JSON یا آبجکتهای یک زبان برنامهنویسی) نیاز دارند. رویکردهای سنتی شامل نوشتن کدهای پیچیده برای پردازش و استخراج اطلاعات از متن است که فرآیندی زمانبر و مستعد خطا است. ماکروی @Generable در فریمورک Foundation Models اپل یک راهحل نوآورانه برای این مشکل است. با استفاده از این ماکرو، توسعهدهندگان میتوانند یک ساختار سوئیفت را تعریف کرده و به مدل زبان دستور دهند که خروجی خود را مستقیماً بر اساس آن ساختار تولید کند. این ابزار با خودکارسازی کامل فرآیند تبدیل، نه تنها باعث صرفهجویی در زمان توسعه میشود، بلکه با تولید دادههای type-safe، از بروز بسیاری از خطاها در زمان اجرا جلوگیری میکند و به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا با اطمینان بیشتری از قدرت هوش مصنوعی در برنامههای خود استفاده کنند.
نسخهای از وب که دو دهه گذشته را صرف تسلط بر آن کردهاید؟ هفته گذشته بیسروصدا به یک اثر باستانی تبدیل شد. اگر هنوز متوجه نشدهاید، یعنی از قافله عقب ماندهاید. این صرفاً یک تحلیل هیجانزده دیگر درباره تأثیر هوش مصنوعی نیست. این یک نگاه انتقادی به این موضوع است که چگونه بیست سال بهترین … Read more
آیا تا به حال با خروجیهای متنی بدون ساختار از یک مدل زبان درگیر شدهاید؟ 🤖 از یک هوش مصنوعی میخواهید یک دستور پخت غذا را تولید کند و در مقابل، یک متن طولانی و یکپارچه دریافت میکنید. چالش اصلی از اینجا شروع میشود که چگونه این اطلاعات را به یک آبجکت تمیز و قابل … Read more