Telegram Group & Telegram Channel
به سوی سیستم‌۲

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه ۲۰۱۰، مدیون آموزش مدل‌های بزرگ دیپ لرنینگی روی دیتاست‌های بزرگ بوده، چیزی که بهش اسکیل‌کردن دیتا و پارامتر گفته می‌شه. با وجود تمام پیشرفت‌های دیپ لرنینگ، اما همچنان شبکه‌های عصبی در برخی مسائل مخصوصا ریزنینگی با سطح انسان فاصله دارند.در چنین شرایطی به قول ایلیا ساتسکیور، دیتا برای هوش مصنوعی به حکم سوخت فسیلی در حال اتمامه و ما دیگه بیشتر از یک اینترنت نداریم تا ازش دیتای آموزشی جدید برای مدل‌هامون بسازیم. وقتی که دیگه نمی‌شه پارامتر‌های مدل و یا داده آموزشی رو اسکیل کرد، شاخه تحقیقاتی جدیدی در پی اسکیل‌کردن میزان محاسبه در زمان اینفرنس یا به اصطلاح inference time compute هست، ایده‌ای که مغز اصلی کارهایی مثل o1 و deepseek هست. این ایده خیلی شبیه بحث‌های دو سیستم پردازشی سیستم‌۱ و سیستم‌۲ در ذهن انسانه. جایی که سیستم‌۱ مسئول اعمال ناخودآگاه و ادراکی انسانه و سیستم‌۲ هم مسئول اعمالی که نیاز به راه‌حل‌های گام به گام دارند (قبلا اینجا راجع بهش صحبت کرده بودیم) حالا این ترم در دانشگاه شریف، درسی با عنوان سیستم‌۲ ارائه شده که قراره به بررسی این داستان و راه‌حل‌های ارائه شده براش بپردازه. موارد زیر جزو سیلابس این درس هستند:

- مقدمه بر مسائل ریزنینگ و سیستم‌۲
- معرفی روش‌های نوروسیمبلیک
- تولید برنامه
- انواع روش‌های پرامپت‌دهی مبتنی بر CoT مثل ToT
- مکانیزم‌های اسکیل‌کردن محاسبه در LLM‌ها
- ریزنینگ با کمک گراف‌های دانش
- نقش LLM Agent‌ها در ریزنینگ
- ارتباط کامپوزیشنالیتی با سیستم‌۲

لینک پلی‌لیست یوتیوب درس:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFr7f4WLNwracR8k8jgYONAp-2pmKrdc3

لینک پلی‌لیست آپارات درس:
https://www.aparat.com/playlist/14269123

لینک کانال تلگرامی درس:
https://www.tg-me.com/system2_spring2025

پی‌نوشت: اگر میخواید بدانید o1 و deepseek چه ایده‌ و تاریخچه‌ای پشتشونه و مسیر چند سال آتی هوش مصنوعی چه شکلی هست این کورس رو ببینید

#course

@nlp_stuff



tg-me.com/nlp_stuff/361
Create:
Last Update:

به سوی سیستم‌۲

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه ۲۰۱۰، مدیون آموزش مدل‌های بزرگ دیپ لرنینگی روی دیتاست‌های بزرگ بوده، چیزی که بهش اسکیل‌کردن دیتا و پارامتر گفته می‌شه. با وجود تمام پیشرفت‌های دیپ لرنینگ، اما همچنان شبکه‌های عصبی در برخی مسائل مخصوصا ریزنینگی با سطح انسان فاصله دارند.در چنین شرایطی به قول ایلیا ساتسکیور، دیتا برای هوش مصنوعی به حکم سوخت فسیلی در حال اتمامه و ما دیگه بیشتر از یک اینترنت نداریم تا ازش دیتای آموزشی جدید برای مدل‌هامون بسازیم. وقتی که دیگه نمی‌شه پارامتر‌های مدل و یا داده آموزشی رو اسکیل کرد، شاخه تحقیقاتی جدیدی در پی اسکیل‌کردن میزان محاسبه در زمان اینفرنس یا به اصطلاح inference time compute هست، ایده‌ای که مغز اصلی کارهایی مثل o1 و deepseek هست. این ایده خیلی شبیه بحث‌های دو سیستم پردازشی سیستم‌۱ و سیستم‌۲ در ذهن انسانه. جایی که سیستم‌۱ مسئول اعمال ناخودآگاه و ادراکی انسانه و سیستم‌۲ هم مسئول اعمالی که نیاز به راه‌حل‌های گام به گام دارند (قبلا اینجا راجع بهش صحبت کرده بودیم) حالا این ترم در دانشگاه شریف، درسی با عنوان سیستم‌۲ ارائه شده که قراره به بررسی این داستان و راه‌حل‌های ارائه شده براش بپردازه. موارد زیر جزو سیلابس این درس هستند:

- مقدمه بر مسائل ریزنینگ و سیستم‌۲
- معرفی روش‌های نوروسیمبلیک
- تولید برنامه
- انواع روش‌های پرامپت‌دهی مبتنی بر CoT مثل ToT
- مکانیزم‌های اسکیل‌کردن محاسبه در LLM‌ها
- ریزنینگ با کمک گراف‌های دانش
- نقش LLM Agent‌ها در ریزنینگ
- ارتباط کامپوزیشنالیتی با سیستم‌۲

لینک پلی‌لیست یوتیوب درس:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFr7f4WLNwracR8k8jgYONAp-2pmKrdc3

لینک پلی‌لیست آپارات درس:
https://www.aparat.com/playlist/14269123

لینک کانال تلگرامی درس:
https://www.tg-me.com/system2_spring2025

پی‌نوشت: اگر میخواید بدانید o1 و deepseek چه ایده‌ و تاریخچه‌ای پشتشونه و مسیر چند سال آتی هوش مصنوعی چه شکلی هست این کورس رو ببینید

#course

@nlp_stuff

BY NLP stuff




Share with your friend now:
tg-me.com/nlp_stuff/361

View MORE
Open in Telegram


NLP stuff Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

NLP stuff from kr


Telegram NLP stuff
FROM USA