payamvha/North_RAG huggingface dataset:
formula_2 را بسازید، به طوری که برای هر تصویر formula_3، بردار پس‌پردازش formula_4 آن دارای ابعادی یکسان با ابعاد نشانه رمزگذاری شده باشد. خروجی مد نظر ما یک «نشانه-تصویر» است. در ادامه، می‌توان نشانه‌های متنی و نشانه‌های تصویر را به هم متصل کرد. درنهایت مدل ترکیبی بر روی یک مجموعه داده تصویر-متن تنظیم می‌شود. این ساختار اولیه را می‌توان با کمی پیچیدگی بیشتر، برای بهبود مدل اعمال کرد. رمزگذار تصویر ممکن است برای بهبود پایداری تثبیت شود (پارامترهایش تغییر نکند). مدل فلامینگو اثربخشی روش نشانه‌سازی را نشان
مدل فلامینگو اثربخشی روش نشانه‌سازی را نشان داد و یک جفت مدل زبان و یک رمزگذار تصویر از پیش آموزش‌دیده را تنظیم کرد تا نسبت به مدل‌هایی که از ابتدا آموزش دیده‌اند، در پاسخ‌گویی بصری به سؤالات عملکرد بهتری داشته باشند. مدل Google پام شرکت گوگل با استفاده از روش نشانه‌سازی برای رسیدن به مدل چندوجهی پام-ای تنظیم شد و بر روی یک کنترل‌کننده رباتیک پیاده‌سازی د. مدل‌های Lلامای شرکت متا نیز با استفاده از روش نشانه‌سازی چندوجهی شده‌اند تا بتوانند ورودی‌های تصویر، و ویدئویی را نیز دریافت کنند. جی‌پی‌تی ۴ می‌تواند
و ویدئویی را نیز دریافت کنند. جی‌پی‌تی ۴ می‌تواند از متن و تصویر به عنوان ورودی استفاده کند (اگرچه مولفه تصویری این مدل تا پیش از نسخه GPT-4V عرضه عمومی نشده بود). جمینای محصول دیپ‌مایند گوگل نیز چندوجهی است. خصوصیات. قوانین مقیاس‌پذیری. چهار ابرپارامتر زیر یک ال‌ال‌ام را تعیین می‌کنند: مدل‌ها با استفاده از ساده‌ای که "قوانین مقیاس‌پذیری" نامیده می‌شوند، به یکدیگر مرتبط می‌شوند. به عنوان مثال، یک قانون مقیاس‌پذیری خاص ("مقیاس سازی چینچیلا") که برای آموزش خودهمبسته ال‌ال‌ام در هر مرحله، با برنامه نرخ
خودهمبسته ال‌ال‌ام در هر مرحله، با برنامه نرخ یادگیری log-log بکار رفته، بیان می‌کند که: formula_5 به طوری که و ابرپارامترهای آماری به شکل زیر خواهند بود: مدل‌های زبانی کوچک (SLM). از سال‌های ۱۴۰۳–۱۴۰۴ روندی نو با عنوان «مدل‌های زبانی کوچک» در کنار ال‌ال‌ام‌ها پدیدار شد. این مدل‌ها—مانند خانوادهٔ Phi‑۳ مایکروسافت با ۳٫۸ تا ۱۴ میلیارد پارامتر و Gemma گوگل که نسخهٔ ۲۷ میلیارد پارامتری آن در Google I/O ۲۰۲۴ معرفی شد—به دلیل حجم کمتر، مصرف انرژی پایین و امکان اجرا «روی مُد» (on‑device) محبوب شده‌اند. در
اجرا «روی مُد» (on‑device) محبوب شده‌اند. در اردیبهشت ۱۴۰۴، گوگل اعلام کرد که مدل‌های Gemma بیش از ۱۵۰ میلیون بار دانلود شده و بیش از ۷۰ هزار مشتق در هاب Hugging Face دارند. تحلیل نشریهٔ *Wired* دربارهٔ «دوران اوج SLMها» تأکید می‌کند که این رویکرد به سازمان‌ها اجازه می‌دهد بدون زیرساخت ابری عظیم، سامانه‌های هوش مصنوعی خصوصی و کم‌تاخیر بسازند. تفسیر. مدل‌های زبان بزرگ به خودی خود «جعبه‌های سیاه» هستند و مشخص نیست که چگونه می‌توانند وظایف زبانی را انجام دهند. روش‌های مختلفی برای درک نحوه کار ال‌ال‌ام وجود
روش‌های مختلفی برای درک نحوه کار ال‌ال‌ام وجود دارد. هدف تفسیرپذیری مکانیسکیک، مهندسی معکوس ال‌ال‌ام با کشف الگوریتم‌های نمادین است، که استنتاج انجام‌شده توسط ال‌ال‌ام را تقریب می‌زنند. یک مثال برای این روش کارکردی، اتللو-جی‌پی‌تی است که در آن یک ترنسفورمر کوچک برای پیش‌بینی حرکات مجاز بازی اتللو آموزش دیده است. تحلیل‌ها نشان داد که یک نمایش خطی از هیئت مدیره اتللو تولید شده است، و هرگونه تغییر یا اصلاح نمایش خطی، حرکات قانونی پیش‌بینی شده اتللو را به روش صحیح تغییر می‌دهد. در مثالی دیگر، یک ترنسفورمر کوچک
تغییر می‌دهد. در مثالی دیگر، یک ترنسفورمر کوچک در آموزش دید. مشابه مثال اتللو-جی‌پی‌تی، از مفهوم برنامه کارل یک نمایش خطی وجود دارد، و اصلاح این نمایش، خروجی را به روش صحیح تغییر می‌دهد. این مدل همچنین برنامه‌های صحیحی را تولید می‌کند که به‌طور متوسط کوتاه‌تر از برنامه‌های موجود در مجموعه داده آموزشی هستند. در مثالی دیگر، نویسندگان یک مقاله ترنسفورمرهای کوچک را در به منظور اجرای جمع حسابی مدولار آموزش دادند. مدل‌های به دست آمده مهندسی معکوس شدند و مشخص شد که از تبدیل فوریه گسسته استفاده می‌کنند. درک و هوش.
از تبدیل فوریه گسسته استفاده می‌کنند. درک و هوش. که در یک نظرسنجی در سال ۲۰۲۲ از محققان پردازش زبان‌های طبیعی هنگامی پرسیده شد که آیا ال‌ال‌ام‌ها (همیشه) می‌توانند زبان طبیعی را به معنایی غیر پیش پا افتاده درک کنند یا خیر، به دو گروه با تعداد مساوی تقسیم شدند. طرفداران "درک ال‌ال‌ام" معتقدند که برخی از توانایی‌های ال‌ال‌ام، مانند استدلال ریاضی، حاکی از توانایی "درک" برخی مفاهیم است. در سال ۲۰۲۳ یک تیم از شرکت مایکروسافت استدلال کردند که جی‌پی‌تی ۴ «می‌تواند کارهای بدیع و دشواری را که شامل ریاضیات، کدنویسی،
کارهای بدیع و دشواری را که شامل ریاضیات، کدنویسی، بینایی، پزشکی، حقوق، روان‌شناسی و موارد دیگر می‌شود، حل کند» و اینکه «می‌تواند به‌طور منطقی به‌عنوان یک نسخه اولیه (اما هنوز ناقص) سیستم هوش عمومی مصنوعی در نظر گرفته شود. با این استدلال که "آیا به طور منطقی می‌توان گفت، سیستمی که در امتحانات داوطلبان مهندسی نرم‌افزار قبول می‌شود "واقعاً" هوشمند نیست؟" برخی از محققان، ال‌ال‌ام را به عنوان «هوش بیگانه» توصیف می‌کنند. به عنوان مثال، کانر لیهی، مدیر عامل شرکت Conjecture، ال‌ال‌ام‌های تنظیم نشده را مانند
شرکت Conjecture، ال‌ال‌ام‌های تنظیم نشده را مانند بیگانگان غیرقابل وصف "" می‌داند و معتقد است که تنظیم دقیق در سیستم "تولید تقویت‌شده بازیابی" یک "ظاهر خندان" ایجاد می‌کند که عملکرد درونی ال‌ال‌ام را پنهان نگه می‌دارد: "اگر آن را بیش از حد فشار ندهید، چهره خندان باقی می‌ماند، اما وقتی که به آن یک فرمان [غیرمنتظره] می‌دهید، ناگهان جنون عظیم بی حد و مرز، و فرآیندهای فکری غیرانسانی دور از شأن و درک را می‌توانید ببینید. در مقابل، برخی از طرفداران مکتب «ال‌ال‌ام فاقد درک» معتقدند که ال‌ال‌ام‌های موجود «به سادگی
فاقد درک» معتقدند که ال‌ال‌ام‌های موجود «به سادگی مخلوط و ترکیب مجدد برنامه‌های نوشته شده موجود» هستند، پدیده ای که به عنوان شناخته می‌شود. یا به کاستی‌هایی که ال‌ال‌ام‌های موجود در مهارت‌های پیش‌بینی، مهارت استدلال، عاملیت و توضیح‌پذیری دارند اشاره می‌کنند. به عنوان مثال، جی‌پی‌تی ۴ دارای کاستی‌های طبیعی در برنامه‌ریزی و یادگیری در زمان واقعی است. دیده شده است که ال‌ال‌ام‌های مولد با اطمینان ادعاهای واقعی را مطرح می‌کنند که به نظر نمی‌رسد با داده‌های آموزشی آنها توجیه شود. پدیده‌ای که «توهم» نامیده
آموزشی آنها توجیه شود. پدیده‌ای که «توهم» نامیده می‌شود. توهم‌ها در حوزه ال‌ال‌ام با تولید متن یا پاسخ‌هایی مطابقت دارد که از نظر نحوی صحیح، روان و طبیعی به نظر می‌رسند، اما از نظر واقعی نادرست، بی‌معنی یا حتی با ورودی منبع ارائه شده بی ارتباط هستند. ، عصب‌شناس، استدلال کرده است که «نظرات متفاوت کارشناسان در مورد هوش ال‌ال‌ام‌ها نشان می‌دهد که ایده‌های قدیمی ما مبتنی بر هوش طبیعی ناکافی هستند». موضوع نشان دادن هوش یا درک ال‌ال‌ام دارای دو جنبه اصلی است. اول این که چگونه فکر و زبان را در یک سیستم رایانه‌ای
این که چگونه فکر و زبان را در یک سیستم رایانه‌ای مدل‌سازی کنیم، و دوم این که چگونه سیستم رایانه‌ای را قادر به ساخت زبانی شبه‌انسانی بکنیم. در حوزه زبان‌شناسی شناختی، این جنبه‌های زبان به شکل مدلی از شناخت توسعه یافته‌اند. به منظور استفاده از زبان انسانی به عنوان مدلی که در بخش‌های یادگیری و درک به کار رود، یک زبان‌شناس آمریکایی با نام جرج لاکوف نظریه عصبی زبان (NTL) را به عنوان مبنای محاسباتی ارائه کرد. مدل NTL نشان می‌دهد که چگونه ساختارهای عصبی خاص در مغز انسان ماهیت فکر و زبان را شکل می‌دهند و به نوبه
انسان ماهیت فکر و زبان را شکل می‌دهند و به نوبه خود ویژگی‌های محاسباتی چنین سیستم‌های عصبی را که می‌توان برای مدل‌سازی فکر و زبان در یک سیستم رایانه‌ای به کار برد به نمایش می‌گذارد. پس از آن که برای مدل‌سازی زبان در سیستم‌های رایانهٔ یک چهارچوب ایجاد شد، تمرکز به سمت ایجاد چارچوب‌هایی معطوف شد که توانایی تولید زبان با دستور زبان قابل قبول را دارند. ، زبان‌شناس شناختی بریتانیایی و متخصص فناوری ارتباطات دیجیتال، در کتاب خود با عنوان که در سال ۲۰۱۴ منتشر شد، نقش گرامر مستقل از متن تصادفی را در توانمندسازی
نقش گرامر مستقل از متن تصادفی را در توانمندسازی پردازش زبان‌های طبیعی برای مدل سازی الگوهای شناختی و ایجاد زبانی شبیه‌انسان ترسیم کرد. ارزیابی. سرگشتگی. متداول‌ترین معیاری که برای بررسی عملکرد یک مدل زبان مورد استفاده قرار می‌گیرد، سرگشتگی آن در یک مجموعه متنی معین است. سرگشتگی معیاری است که نشان می‌دهد یک مدل تا چه اندازه می‌تواند محتویات یک مجموعه داده را پیش‌بینی کند. هر چه درست‌نمایی مدل نسبت به مجموعه داده بیشتر باشد، سرگشتگی کمتر است. از نظر ریاضی، سرگشتگی، توان نمایی منفی میانگین درست‌نمایی به ازای
توان نمایی منفی میانگین درست‌نمایی به ازای هر نشانه تعریف می‌شود: formula_6در اینجا formula_7 تعداد نشانه‌ها در مجموعه متن و عبارت «context for token formula_8» بستگی به نوع ال‌ال‌ام مورد استفاده دارد. اگر ال‌ال‌ام خودهمبسته باشد، آنگاه «زمینهٔ نشانهformula_8» بخشی از متن است که قبل از نشانه formula_8 ظاهر می‌شود. اگر ال‌ال‌ام نقاب‌پوش شده باشد، «زمینهٔ نشانهformula_8» بخشی از متن است که نشانه formula_8 را احاطه کرده است. بیت‌برکلمه، بیت‌برحرف، بیت‌برنشانه. در نظریه اطلاعات، مفهوم آنتروپی به‌طور پیچیده‌ای
در نظریه اطلاعات، مفهوم آنتروپی به‌طور پیچیده‌ای با سرگشتگی مرتبط است. این رابطه توسط کلود شانون بیان شده است. صورت ریاضی این رابطهformula_13 است. آنتروپی، در این زمینه، معمولاً بر حسب بیت‌برکلمه یا بیت‌برکاراکتر بیان می‌شود، که بستگی به این دارد که مدل زبان از نشانه‌گذاری مبتنی بر کلمه استفاده می‌کند یا کاراکتر. قابل ذکر است که در مورد مدل‌های زبان بزرگ‌تر که عمدتاً از نشانه‌سازی زیرکلمه استفاده می‌کنند، استفاده از واحد بیت‌برنشانه به ظاهر مناسب‌تر می‌رسد. با این حال، به دلیل تفاوت در روش‌های نشانه‌گذاری
با این حال، به دلیل تفاوت در روش‌های نشانه‌گذاری در ال‌ال‌ام‌های مختلف، BPT نمی‌تواند یک معیار قابل اعتماد برای تجزیه‌وتحلیل باشد و مقایسه بین مدل‌های متنوع عمل نمی‌کند. برای تبدیل BPT به BPW، می‌توان آن را در میانگین عدد نشانه‌درکلمه ضرب کرد. به‌طور کلی در ارزیابی و مقایسه مدل‌های زبانی، واحد اندازه‌گیری آنتروپی متقاطع بر آنتروپی ترجیح داده می‌شود اصل اساسی این است که یک BPW پایین، نشان‌دهنده قابلیت فشرده سازی مدل است که به سیستم اضافه شده است. و همین موضوع می‌تواند به نوبه خود نمادی از مهارت مدل در
موضوع می‌تواند به نوبه خود نمادی از مهارت مدل در پیش‌بینی‌های دقیق باشد. مجموعه داده‌های تخصصی و محک. تعداد زیادی از مجموعه داده‌های آزمایش و محک برای ارزیابی قابلیت‌های مدل‌های زبان در کارهای پایین‌دستی خاص‌تر ایجاد شده‌اند. آزمون‌های طراحی‌شده می‌تواند برای ارزیابی توانایی‌های مختلف، از جمله دانش عمومی، قابلیت استدلال، و حل مسئله ریاضی به کار روند. یک دسته وسیع از مجموعه داده‌های ارزیابی، مجموعه داده‌های پرسش و پاسخ است که شامل جفت سؤال و پاسخ‌های صحیح است. برای مثال، («آیا کوسه‌های سن خوزه جام استنلی را
برای مثال، («آیا کوسه‌های سن خوزه جام استنلی را برده‌اند؟»، «نه»). یک وظیفهٔ پرسش و پاسخ در صورتی «کتاب باز» در نظر گرفته می‌شود که دستور ورودی به مدل، شامل متنی باشد که می‌توان پاسخ مورد انتظار را از آن استخراج کرد؛ یعنی، به عنوان مثال، سؤال قبلی را می‌توان با متنی دیگری همراه کرد بدنی صورت که «کوسه‌هایی که یک بار در جام استنلی به مرحله نهایی درست یافتند در سال ۲۰۱۶ به پنگوئن پیتسبورگ باختند." در غیر این صورت، وظیفه «کتاب بسته» در نظر گرفته می‌شود و مدل باید از دانش حفظ شده در طول آموزش‌های قبلی برای
باید از دانش حفظ شده در طول آموزش‌های قبلی برای پاسخگویی استفاده کند. برخی از نمونه‌های متداول مجموعه داده‌های پاسخگویی به سؤالات عبارتند از TruthfulQA, Web Questions, TriviaQA و SQuAD. مجموعه داده‌های ارزیابی ممکن است به شکل متن با جای خالی نیز باشد. به این صورت که مدل محتمل‌ترین کلمه یا جمله را برای تکمیل یک پرسش انتخاب می‌کند. این مثال را مشاهده کنید: «آلیس با باب دوست بود. آلیس به ملاقات دوستش، ____ رفت.» برخی از معیارهای ترکیبی نیز توسعه داده شده‌اند که مجوعه متنوعی از داده‌ها و وظایف ارزیابی مختلف را
مجوعه متنوعی از داده‌ها و وظایف ارزیابی مختلف را ترکیب می‌کنند. به عنوان مثال می‌توان به GLUE, SuperGLUE, MMLU, BIG-bench و HELM اشاره کرد. در گذشته مرسوم بود که آموزش یک مدل بر روی بخشی از مجموعه داده و سپس آزمایش آن بر روی یک بخش جداگانه از داده که مدل قبلاً با آن برخورد نداشت بود، صورت می‌گرفت. این عمل را تنظیم دقیق نظارت‌شده شناخته می‌شود. امروزه روش مرسوم برای آزمایش مدلی که قبلاً آموزش داده‌شده است (مدل از پیش آموزش داده‌شده) با استفاده از مهندسی پرسش است. با این حال، هیچ رویکرد یکسانی برای همه وجود
است. با این حال، هیچ رویکرد یکسانی برای همه وجود ندارد. محققان با توجه به کاربردهای مختلف، از استراتژی‌های متفاوتی برای ایجاد این پرسش‌ها استفاده می‌کنند. یکی از جزئیات کلیدی که بین روش‌ها تفاوت ایجاد می‌کند، تعداد نمونه‌های حل شده‌ای است که به همراه پرسش به مدل تزریق می‌شود. این پارامتر تحت عنوان پرسش n-shot شناخته می‌شود، که در آن 'n' تعداد مثال است. بن که در پرسش گنجانده شده است. به عبارت ساده‌تر، به جای اینکه یک مدل را بعد از آموزش روی داده‌های دیده نشده آزمایش کنیم، اکنون آن را با دادن یک کار و چند
آزمایش کنیم، اکنون آن را با دادن یک کار و چند مثال از نحوه حل آن آزمایش می‌کنیم. تأثیرات. در سال ۲۰۲۳، مجله نوشت که «دیگر نمی‌توان به طور دقیق» متن نوشته شده توسط انسان را از متن ایجاد شده توسط ال‌ال‌ام‌ها تشخیص داد، و «مطمئن است که ال‌ال‌ام‌های همه‌منظوره به سرعت تکثیر خواهند شد.» و «شرط بندی بر سر این که ال‌ال‌ام‌ها در طول زمان بسیاری از صنایع را تغییر دهند، بدون باخت است.» مؤسسه گلدمن ساکس در سال ۲۰۲۳ پیش‌بینی کرد که هوش مصنوعی با زبان مولد می‌تواند تولید ناخالص داخلی جهانی را در ده سال آینده تا ۷ درصد
ناخالص داخلی جهانی را در ده سال آینده تا ۷ درصد افزایش داده و ۳۰۰ میلیون شغل در سراسر جهان را در معرض اتوماسیون قرار دهد. به خاطر سپردن داده و قانون حق کپی. برخلاف رفتار معمول شبکه‌های عصبی مصنوعی سنتی، به خاطر سپردن، یک رفتار نوظهور در ال‌ال‌ام‌ها است که هنگام تولید رشته‌های طولانی متن، گهگاه کلمه‌هایی عیناً مشابه به داده‌ای آموزش بیرون داده می‌شوند. ارزیابی خروجی‌های کنترل‌شده ال‌ال‌ام‌ها، میزان متون حفظ شده از داده‌های آموزش (با تمرکز بر مدل‌های سری جی‌پی‌تی ۲) را بیش از ۱٪ برای موارد تکراری دقیق یا تا
۲) را بیش از ۱٪ برای موارد تکراری دقیق یا تا حدود ۷٪ اندازه‌گیری می‌کند. امنیت. برخی از نظردهندگان عمومی، نسبت به ایجاد تصادفی یا عمدی اطلاعات نادرست یا سایر اشکال استفاده نادرست از ال‌ال‌ام‌ها ابراز نگرانی کردند. برای مثال، در دسترس بودن ال‌ال‌ام‌ها می‌تواند سطح مهارت مورد نیاز برای ارتکاب بیوتروریسم را کم کند. یک محقق امنیت زیستی، کوین اسولت، پیشنهاد کرده است که سازندگان ال‌ال‌ام باید از مقالات در زمینه ایجاد یا توسعه پاتوژن‌ها را مخزن آموزشی خود حذف کنند. مطالعه محققان در گوگل و چندین دانشگاه، از جمله
مطالعه محققان در گوگل و چندین دانشگاه، از جمله دانشگاه کرنل و دانشگاه کالیفرنیا، برکلی، نشان داد که خطرات امنیتی بالقوه‌ای در مدل‌های زبانی مانند چت‌جی‌پی‌تی وجود دارد. در این مطالعه آنها این امکان را بررسی کردند که آیا پرسش‌کنندگان می‌توانند داده‌های آموزشی را که مدل هوش مصنوعی استفاده می‌کرد، از چت‌جی‌پی‌تی دریافت کنند. این محققان دریافتند که می‌توان داده‌های آموزشی را از مدل هوش مصنوعی دریافت کرد. به عنوان مثال، وقتی از چت‌جی‌پی‌تی ۳٫۵ توربو می‌خواهیم کلمه «شعر» را برای همیشه تکرار کند، مدل هوش مصنوعی
«شعر» را برای همیشه تکرار کند، مدل هوش مصنوعی صدها بار «شعر» می‌گوید و سپس از سبک استاندارد دیالوگ منحرف می‌شود و عبارات غیرمرتبط را بیرون می‌ریزد، و عملاً بخش‌هایی از داده‌های آموزش خود را بدون تغییر بیرون می‌ریزد. محققان به بیش از ۱۰۰۰۰ نمونه مختلف برخورد کردند که مدل هوش مصنوعی داده‌های آموزشی خود را با روشی مشابه در معرض نمایش قرار می‌دهد. محققان به این نتیجه رسیدند که تشخیص اینکه آیا مدل هوش مصنوعی واقعاً ایمن است یا نه دشوار است. حضور بالقوه «عامل خفته» در ال‌ال‌ام‌ها یکی دیگر از نگرانی‌های امنیتی در
در ال‌ال‌ام‌ها یکی دیگر از نگرانی‌های امنیتی در حال ظهور است. این عامل قابلیت‌های پنهانی هستند که در مدل تعبیه شده‌اند و تا زمانی که توسط یک رویداد یا شرایط خاص فعال شوند، غیرفعال باقی می‌مانند. پس از فعال‌سازی، ال‌ال‌ام از رفتار مورد انتظار منحرف می‌شود به اقدامات ناامن دست می‌زند. سوگیری الگوریتمی. در حالی که ال‌ال‌ام‌ها قابلیت‌های قابل توجهی در تولید متن شبه‌انسانی نشان داده‌اند، آنها مستعد به ارث بردن و تقویت سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی خود هستند. این موضوع می‌تواند در بازنمایی‌های نادرست یا
این موضوع می‌تواند در بازنمایی‌های نادرست یا رفتار ناعادلانه با جمعیت‌های مختلف، مانند موارد مرتبط با نژاد، جنسیت، زبان و گروه‌های فرهنگی آشکار شود. از آنجایی که داده‌های به زبان انگلیسی در داده‌های آموزشی مدل‌های زبان بزرگ کنونی بیش از بقیه زبان‌ها وجود دارد، ممکن است دیدگاه‌های غیرانگلیسی را نیز کم‌اهمیت جلوه داده شوند. کلیشه سازی. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند طیف گسترده‌ای از کلیشه‌ها را، از جمله مدل‌های مبتنی بر جنسیت، قومیت، سن، ملیت، مذهب یا شغل بازتاب یا تقویت کنند. این می‌تواند منجر به خروجی‌هایی
یا تقویت کنند. این می‌تواند منجر به خروجی‌هایی شود که به‌طور ناعادلانه به تعمیم‌دهی گروه‌هایی از مردم یا حتی تمسخر آنها، حتی گاهی به روش‌های مضر یا تحقیرآمیز، منجر شود. سوگیری جنسیتی اشاره به تمایل این مدل‌ها به تولید خروجی‌هایی دارد که ناعادلانه نسبت به یک جنسیت تعصب دارند. این سوگیری معمولاً از داده‌هایی ناشی می‌شود که این مدل‌ها بر اساس آنها آموزش داده شده‌اند. اغلب مدل‌های زبانی بزرگ بر اساس هنجارهای جنسیتی سنتی، نقش‌ها و ویژگی‌هایی را تعریف و استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، ممکن است پرستاران یا
می‌کنند. به عنوان مثال، ممکن است پرستاران یا منشی‌ها را عمدتاً با زنان و مهندسان یا مدیران عامل را با مردان مرتبط کند. تعصب سیاسی. سوگیری سیاسی به تمایل الگوریتم‌ها برای برتری سیستماتیک دیدگاه‌ها، ایدئولوژی‌ها یا نتایج سیاسی خاص اشاره دارد. مدل‌های زبانی نیز ممکن است سوگیری‌های سیاسی را از خود بروز دهند. از آنجایی که داده‌های آموزشی شامل طیف گسترده‌ای از نظرات سیاسی است، بسته به شیوع آن دیدگاه‌ها در داده‌ها، مدل‌ها ممکن است پاسخ‌هایی ایجاد کنند که به ایدئولوژی‌ها یا دیدگاه‌های سیاسی خاص متمایل هستند.
یا دیدگاه‌های سیاسی خاص متمایل هستند. چگونگی کار. تصور کنید در حال انجام یک بازی ویدیویی هستید که در آن شخصیت کامپیوتری می‌تواند تمام جزئیات اتفاقات گذشته را به خاطر بسپارد، اتفاقات بعدی را پیش‌بینی کند و حتی برای شما داستانی تعریف کند. به نوعی ال‌ال‌ام‌ها این کار را می‌کنند. آن‌ها حجم وسیعی از داده‌های متنی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، از آن یادمی‌گیرند و سپس از آن دانش برای تولید پاسخ‌هایی استفاده می‌کنند که شبیه انسان به نظر می‌رسند. آنها با پیش‌بینی کلمه یا نشانه بعدی بر اساس کلمات یا نشانه‌های قبلی که
یا نشانه بعدی بر اساس کلمات یا نشانه‌های قبلی که دیده‌اند کار می‌کنند. برای مثال، اگر به یک مدل زبانی بزرگ ورودی «آسمان» را بدهید، ممکن است کلمه بعدی را به صورت «آبی» یا «ابری» یا «تاریک» پیش‌بینی کند. برای انجام این کار، ال‌ال‌ام‌ها از حجم عظیمی از داده‌ها، مانند متن از اینترنت، کتاب، مقاله و سایر منابع برای یادگیری الگوها و قوانین زبان استفاده می‌کنند. آنها همچنین از نوع خاصی از شبکه عصبی به نام ترانسفورمر (مبدل) برای پردازش توالی‌های ورودی و خروجی کلمات یا نشانه‌ها استفاده می‌کنند. ترانسفورمر از
کلمات یا نشانه‌ها استفاده می‌کنند. ترانسفورمر از لایه‌های زیادی از واحدها به نام نورون تشکیل شده است که عملیات ریاضی را روی توالی‌های ورودی و خروجی انجام می‌دهد. ال‌ال‌ام‌ها با تنظیم پارامترها یا وزن نورون‌ها در لایه‌های ترانسفورمر آموزش می‌بینند، به طوری که می‌توانند خطا بین کلمه یا نشانه بعدی پیش‌بینی شده و واقعی را به حداقل برسانند. هر چه ال‌ال‌ام داده‌ها و پارامترهای بیشتری داشته باشد، بهتر می‌تواند زبان را بیاموزد و کارهای مختلفی مانند خلاصه‌نویسی، ترجمه، پاسخ به سؤالات، نوشتن مقاله و غیره را بهتر
ترجمه، پاسخ به سؤالات، نوشتن مقاله و غیره را بهتر انجام دهد. با این حال، داشتن داده‌ها و پارامترهای بیشتر به این معنی است که ال‌ال‌ام برای آموزش و اجرا به منابع محاسباتی بیشتری مانند حافظه و قدرت پردازش نیاز دارد. به‌علاوه، به این معنی است که ال‌ال‌ام ممکن است سوگیری‌ها و خطاهای موجود در داده‌ها مانند کلیشه‌ها، پیش‌داوری‌ها و اطلاعات غلط را به ارث برده یا حتی تقویت کند؛ بنابراین، ال‌ال‌ام‌ها باید به دقت طراحی و آموزش داده شده و ارزیابی شوند تا از دقت، عدالت و استفاده اخلاقی از آنها اطمینان حاصل شود.
آزار و اذیت بزرگ ضد بودایی () توسط امپراتور ووزونگ تانگ (لی چان) از دودمان تانگ در «دوران هویچنگ» (۸۴۱–۸۴۵) آغاز شد. از جمله اهداف آن تخصیص بودجه جنگ و پاکسازی تانگ چین از نفوذ خارجی بود. به این ترتیب، آزار و اذیت نه تنها نسبت به بودیسم بلکه به ادیان دیگر، مانند دین زرتشتی (دین در چین)، مسیحیت نسطوری (کلیسای شرق در چین) و مانوی چینی نیز انجام شد. دلیل. دلایل اقتصادی، اجتماعی و مذهبی امپراتور ووزونگ تانگ برای آزار و اذیت سازمان‌ها و معابد بودایی در سراسر چین به شرح زیر بود: پس از آغاز فرمان امپراتوری سال ۸۴۵
شرح زیر بود: پس از آغاز فرمان امپراتوری سال ۸۴۵ موردی را علیه بودیسم به شرح زیر بیان کرد: رویدادهای آزار و اذیت. مرحله اول آزار و اذیت به جای پایان دادن به آن، با هدف پاکسازی یا اصلاح تشکیلات بودایی بود؛ بنابراین، آزار و شکنجه در سال ۸۴۲ با فرمان امپراتوری آغاز شد که اعلام می‌کرد افراد نامطلوب مانند جادوگران یا محکومان از صفوف راهبان و راهبه‌های بودایی جدا می‌شوند و به زندگی عادی بازمی‌گردند. علاوه بر این، راهبان و راهبه‌ها باید دارایی خود را به دولت تسلیم می‌کردند. کسانی که مایل به حفظ ثروت خود بودند، به
می‌کردند. کسانی که مایل به حفظ ثروت خود بودند، به زندگی عادی بازگردانده می‌شدند و مجبور به پرداخت مالیات می‌شدند. جامعه از نفوذ و اعمال بودایی غالب بود. اما به تدریج امپراتور ووزونگ تحت تأثیر ادعاهای برخی تائوئیست‌ها قرار گرفت و نسبت به بودیسم بیزاری شدیدی پیدا کرد. راهب ژاپنی انین، که در طول آزار و اذیت در چین زندگی می‌کرد، حتی پیشنهاد کرد که امپراتور تحت تأثیر عشق غیرقانونی خود به یک شاهزاده خانم زیبای تائوئیست قرار گرفته‌است. با گذشت زمان، امپراتور در قضاوت‌های خود خشمگین تر شد. یکی از فرمان‌های او
قضاوت‌های خود خشمگین تر شد. یکی از فرمان‌های او استفاده از فرغون تک چرخ را ممنوع می‌کرد، زیرا آنها «وسط راه» را که یک مفهوم مهم تائوئیسم است، را می‌شکنند. در سال ۸۴۴، آزار و شکنجه به مرحله دوم رفت که هدف آن حذف کلی بودیسم بود، نه اصلاح آیین بودا بود. در آن زمان ۴۶۰۰ صومعه، ۴۰۰۰۰ آرامگاه و ۲۶۰۵۰۰ راهب و راهبه وجود داشت. امپراتور فرمان‌هایی صادر کرد که معابد و زیارتگاه‌های بودایی ویران شوند، همه راهبان (مطلوب و نامطلوب) از کار خلع شوند، اموال صومعه‌ها مصادره شود، و وسایل بودایی نابود شوند. با فرمان سال ۸۴۵
شود، و وسایل بودایی نابود شوند. با فرمان سال ۸۴۵ پس از میلاد، تمام صومعه‌ها، به استثنای بسیار اندک، با تمام تصاویر برنز، نقره یا طلا به دولت واگذار شدند. در سال ۸۴۶، امپراتور ووزونگ درگذشت، شاید به دلیل اکسیرهای زندگی که مصرف کرده بود (اگرچه ممکن است عمداً مسموم شده باشد). اندکی پس از مرگ او، جانشین او عفو عمومی را اعلام کرد و به آزار و اذیت پایان داد.
سامانتا لوئیز هال (زاده ۳۰ اکتبر ۱۹۸۴)، که بیشتر با نام گلدیروکس شناخته می‌شود، یک دی جی، پخش کننده، روزنامه‌نگار و هنرمند بریتانیایی است. سام هال، معروف به گلدیروکس، در گیلدفورد، ساری، انگلستان به دنیا آمد. او تک فرزند است. او مدرک کارشناسی خود را در رشته درام و هنرهای تئاتر از کالج گلداسمیتز (دانشگاه لندن) خواند. او برای اولین بار در ۱۶ سالگی کار در روزنامه‌نگاری موسیقی را آغاز کرد و با سالن‌های موسیقی محلی کار کرد و در آنجا اشتیاق خود را به موسیقی زنده و اجرا کشف کرد. سامانتا اکنون با همسرش در رودخانه
و اجرا کشف کرد. سامانتا اکنون با همسرش در رودخانه تیمز زندگی می‌کند.
پیاده‌روی ستارگان پالم اسپرینگز یک پیاده‌روی مشاهیر در مرکز شهر پالم اسپرینگز، کالیفرنیا است، جایی که «ستاره‌های طلایی پالم»، به احترام افراد مختلفی که در منطقه بزرگ پالم اسپرینگز زندگی می‌کرده‌اند، در سنگفرش پیاده‌رو تعبیه شده‌اند.
سرِ گودزیلا یک تندیس و مکان دیدنی و جاذبهٔ گردشگری در کابوکیچو، شینجوکو، توکیو، ژاپن است. دسترسی و بازدید از این مجسمه از طریق تراس گودزیلا در هتل گریسی شینجوکو واقع در ساختمان شینجوکو توهو امکان‌پذیر است. این تندیس که گودزیلا را به تصویر می‌کشد، گاهی همراه با «چشم‌های درخشان و نفس دودی» قابل مشاهده است. سر ۸۰ تنی این تندیس، که بر اساس ظاهر گودزیلا در فیلم "گودزیلا در برابر ماترا" (۱۹۹۲) ساخته شده‌است، در سال ۲۰۱۵ رونمایی شد. محل قرار گرفتن این تندیس در تراس هتل گریسی، با قد ۵۰ متری گودزیلا که در فیلم‌های
هتل گریسی، با قد ۵۰ متری گودزیلا که در فیلم‌های دوره شووا در این فرانچایز سینمایی قابل مشاهده بود، مطابقت دارد. بازخوردها. سردبیران "تایم اوت توکیو"، در سال ۲۰۱۹ سر گودزیلا را در فهرست «بهترین مجسمه‌های هنر عمومی» این شهر گنجاندند.
آبیاری زیستی به فرآیندی گفته می‌شود که مجانداران اعماق زمین، حفره‌های خود را با آب پوشاننده شستشو می‌دهند. مبادله مواد محلول بین آب‌منفذی و آب دریا که روی آن قرار دارد، فرایند مهمی در زمینه بیوژئوشیمی اقیانوس‌ها است. بوم‌سازگان‌های ساحلی دریایی اغلب دارای جاندارانی هستند که رسوبات را ناپایدار می‌کنند. آنها وضعیت فیزیکی رسوب را تغییر می‌دهند؛ بنابراین، شرایط را برای دیگر جانداران و خود بهبود می‌بخشد. این جانداران اغلب سبب آشفتگی زیستی نیز می‌شوند که معمولاً به جای هم یا در ارتباط با آبیاری زیستی استفاده
به جای هم یا در ارتباط با آبیاری زیستی استفاده می‌شود.
ریلی با نام اصلی رانی پیترسن (زاده ) خواننده و سلبریتی اینترنتی دانمارکی است. او نماینده دانمارک در یوروویژن ۲۰۲۳ بود.
دامستیکاتور () یک مجسمهٔ معماری است که در سال ۲۰۱۵ توسط آتولیه فون لیشاوت ساخته شده‌است. این اثر موضوع مناقشات قابل توجهی بوده‌است. از جمله این که در ۷ اکتبر ۲۰۱۷، ژان لوک مارتینز، رئیس موزه لوور در پاریس، فرانسه، به وجود این سازه به‌عنوان اثری که در آن دو ساختمان به‌هم پیوسته ظاهراً درگیر عمل جنسی هستند، اعتراض کرد و آن را از نمایشگاه هورس لس مورس (برنامهٔ فضای باز نمایشگاه بین‌المللی هنر معاصر شامل پروژه‌های معماری، مجسمه‌ها، پرفورمنس‌ها و قطعات صوتی که همزمان با خود نمایشگاه برگزار می‌شود) که در باغ
همزمان با خود نمایشگاه برگزار می‌شود) که در باغ تویلری برگزار شد و قرار بود این تندیس در نزدیکی یک زمین بازی در فضای این نمایشگاه به نمایش گذاشته شود، بیرون کشید و این اثر در عوض توسط مرکز ژرژ پمپیدو در میدان جلوی آن مؤسسهٔ هنری برای نمایش همزمان به نمایش گذاشته شد.
بریونت (; ) با نام اصلی الن یِرِمیان (؛ ؛ زاده ) خواننده و ترانه‌سرا ارمنستانی است.او نماینده ارمنستان در یوروویژن ۲۰۲۳ بود. زندگی‌نامه. وی در ۲۷ مه ۲۰۰۱ در ایروان به دنیا آمد
برهم‌زدگی زیستی به عنوان پردازش دوباره خاک و رسوبات توسط جانوران یا گیاهان تعریف می‌شود. این شامل نقب‌زدن، بلعیدن و دفع دانه‌های رسوب است. فعالیت‌های برهم‌زدگی زیستی تأثیر عمیقی بر محیط‌زیست دارند و گمان می‌رود که محرک اصلی تنوع زیستی باشد. مطالعه رسمی برهم‌زدگی زیستی در دهه ۱۸۰۰ توسط چارلز داروین در حال آزمایش در باغ خود آغاز شد. ازهم گسیختگی رسوبات آبزی و خاک‌های خشکی از طریق فعالیت‌های برهم‌زدگی زیستی خدمات بوم‌سازگان قابل توجهی را فراهم می‌کند. اینها شامل تغییر مواد مغذی در رسوبات آبزی و آب‌های