معماری یک مدل هوش مصنوعی به ساختار و نحوه چیدمان اجزای آن اشاره دارد. این مقاله به بررسی یک جزء کلیدی در معماری مدلهای ترنسفورمر، یعنی لایه توجه، میپردازد. انتخاب بین MHA، MQA، GQA یا MHLA یک تصمیم معماری مهم است که طراحان مدل باید بگیرند. این تصمیم بر اساس یک بدهبستان بین کیفیت مدل، سرعت آموزش، الزامات حافظه و کارایی استنتاج گرفته میشود. مقاله نشان میدهد که چگونه نوآوری در سطح معماری میتواند به طور مستقیم به بهبودهای قابل توجهی در عملکرد و قابلیت استفاده از مدلهای هوش مصنوعی منجر شود و درک این جزئیات برای مهندسان و محققان AI ضروری است.
دنیای رونویسی گفتار مبتنی بر هوش مصنوعی در حال داغتر شدن است و تیم Qwen علیبابا با معرفی مدل جدید خود، Qwen3-ASR-Flash، چالشی جدی برای رقبا ایجاد کرده است. 🚀 این تنها یک بهروزرسانی تدریجی دیگر نیست؛ بلکه یک جهش بزرگ به جلو است که بر پایه هوش قدرتمند Qwen3-Omni ساخته شده و بر روی … Read more
🧠 مکانیزم توجه در هوش مصنوعی دقیقاً چیست؟ در هر مدل خودرگرسیو، مانند مدلهای زبان بزرگی که روزانه از آنها استفاده میکنیم، کلید تولید متن منسجم، درک متنی است که پیش از آن آمده است. اما همه کلمات گذشته برای پیشبینی کلمه بعدی به یک اندازه اهمیت ندارند. اینجاست که مکانیزم توجه (Attention Mechanism) وارد … Read more