أريد أن أتأكد من أن هذا واضح: عندما تنضم إلى مجموعة هندسة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الخاصة بي ، يمكنك الوصول إلى كل مجموعة مستقبلية أيضا. إنه وصول مدى الحياة ، طالما أنني أقوم بتدريس المجموعة ، يمكنك الانضمام إليها دون دفع سنت آخر. لا توجد مدفوعات شهرية. لا توجد "ترقيات" أو "عمليات بيع". الأمر بسيط: تدفع مرة واحدة للانضمام ، وتحصل على * كل شيء * إلى الأبد. بلا حدود. تحتاج فقط إلى الحضور إلى الفصل وقتما تشاء. بالمناسبة ، قام العديد من الطلاب بذلك: • انضم إلى مجموعة واحدة للإحماء • انضم إلى المجموعة التالية للذهاب إلى كل شيء • الانضمام إلى مجموعة ثالثة ذات قوى خارقة بالطبع ، هذا اختياري ، لكنه ضخم لأولئك منكم الذين يريدون المرونة. تبدأ مجموعتي التالية في غضون أسبوعين (4 أغسطس) ، ويمكنك الانضمام بالذهاب إلى مدرسة ml dot.

ذهبت إلى الفراش الليلة الماضية بعد أن غادرت الجوزاء وأجري بحثا عميقا حول بعض الخدمات المنزلية التي أحتاجها. استيقظت اليوم مع أيام من العمل جاهزة لي. كان عمق التحليل "القرف المقدس ، هذا رائع!" لا أعتقد أننا نفهم. لا أعتقد أننا مستعدون.

95٪ من المطورين ليسوا مستعدين لإجراء محادثة صادقة حول الذكاء الاصطناعي.

أطلقت OpenAI وكيل ChatGPT أمس. كان العرض التوضيحي مثيرا للإعجاب ، لكن تذكر أن لدينا قدرات وكلاء أفضل لفترة طويلة بالفعل. فيما يلي مقارنة 1: 1 بين وكيل ChatGPT و @genspark_ai ، باستخدام نفس الموجهة. وهذه مجرد بداية!

لم أعد متأكدا مما أفكر فيه في هذا الكتاب. لقد كان كتابا رائعا خلال وقت بدت فيه معظم هذه الأفكار ذات قيمة ، لكنه مسؤول أيضا عن بعض أكبر الفظائع التي شهدتها. لم أعد أوصي الناس بقراءته. لم أكن في فترة طويلة.

إلى حد بعيد ، واحدة من أفضل الدورات التي أخذتها. تبدأ الدفعة التالية في 4 أغسطس. يمكنك الانضمام في .

هذه هي الطريقة التي تكتب بها رمزا أفضل 10 مرات بجهد أقل 10 مرات. وكلاء مخصصون ومتخصصون يراجعون التعليمات البرمجية الخاصة بك في كل خطوة على الطريق. لقد رأيت مراجعات التعليمات البرمجية التلقائية من قبل ، ولكن ليس مع القدرة على تحديد وكلاء المراجعين المخصصين. @baz_scm هو أول من يحقق هذا ، وهو رائع جدا. هناك ثلاثة أنواع من وكلاء المراجعين: 1. تلك التي تخرج من الصندوق. يغطي هؤلاء الوكلاء الأنماط الأكثر شيوعا التي يريد الجميع التحقق منها: التعليمات البرمجية المكررة ، والتعليمات البرمجية المعطلة ، والتعليمات البرمجية المعقدة ، وما إلى ذلك. 2. وكلاء المراجعين الموصى بهم الذين ينشئهم Baz لك تلقائيا. يحلل Baz سجل المراجعة والتعليقات السابقة لتحديد الأنماط التي تهتم بها ، ثم يقوم تلقائيا بإنشاء وكلاء متخصصين في التحقق من هذه الأنماط. على سبيل المثال ، إذا طلبت دائما من المطورين الاحتفاظ بالملفات أقل من 100 سطر من التعليمات البرمجية ، فسيقوم Baz باكتشافه وإنشاء وكيل مخصص يتحقق من ذلك. 3. وكلاء مراجعين مخصصين تحددهم. هذه هي المفضلة لدي: اكتب مطالبة تشرح قواعدك ، وسيبدأ وكيلك في التحقق من التعليمات البرمجية الخاصة بك للإبلاغ عن أي شيء يطابق القواعد. لقد أنشأت وكيل مراجع بسيط في الفيديو المرفق. بصراحة ، في هذه المرحلة ، ليس لديك أي عذر لشحن رمز سيئ. إليك رابط لتجربة وكلاء المراجعين المخصصين هؤلاء: شكرا لفريق @baz_scm على التعاون معي في هذا المنشور.

تطوير الواجهة الأمامية. 2010 - 2024.

بصراحة ، لا يزال معظم مطوري الذكاء الاصطناعي عالقين في القرن الماضي. إنه لأمر يذهلني كيف قلة من الناس على دراية بتحليل الخطأ. هذه هي الطريقة الأسرع والأكثر فعالية لتقييم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ولا تزال معظم الفرق عالقة في مطاردة الأشباح. من فضلك ، توقف عن تتبع المقاييس العامة واتبع الخطوات التالية: 1. جمع عينات الفشل ابدأ في مراجعة الردود التي تم إنشاؤها بواسطة التطبيق الخاص بك. اكتب ملاحظات حول كل إجابة ، خاصة تلك التي كانت أخطاء. لا تحتاج إلى تنسيق ملاحظاتك بأي طريقة محددة. ركز على وصف الخطأ الذي حدث في الاستجابة. 2. تصنيف ملاحظاتك بعد مراجعة مجموعة جيدة من الردود ، خذ ماجستير في القانون واطلب منه العثور على أنماط مشتركة في ملاحظاتك. اطلب منه تصنيف كل ملاحظة بناء على هذه الأنماط. سينتهي بك الأمر بفئات تغطي كل نوع من أنواع الأخطاء التي ارتكبها تطبيقك. 3. تشخيص الأخطاء الأكثر شيوعا ابدأ بالتركيز على أكثر أنواع الأخطاء شيوعا. أنت لا تريد إضاعة الوقت في العمل مع أخطاء نادرة. تعمق في المحادثات والمدخلات والسجلات التي تؤدي إلى تلك العينات غير الصحيحة. حاول أن تفهم ما الذي قد يسبب المشاكل. 4. تصميم الإصلاحات المستهدفة في هذه المرحلة ، تريد تحديد كيفية التخلص من الأخطاء التي شخصتها في الخطوة السابقة بأسرع ما يمكن وبتكلفة زهيدة. على سبيل المثال، يمكنك تعديل المطالبات أو إضافة قواعد تحقق إضافية أو العثور على المزيد من بيانات التدريب أو تعديل النموذج. 5. أتمتة عملية التقييم تحتاج إلى تنفيذ عملية بسيطة لإعادة تشغيل مجموعة تقييم من خلال التطبيق الخاص بك وتقييم ما إذا كانت الإصلاحات فعالة أم لا. توصيتي هي استخدام LLM-as-a-Judge لتشغيل العينات من خلال التطبيق ، وتسجيلها بعلامة PASS / FAIL ، وحساب النتائج. 6. راقب المقاييس الخاصة بك كل فئة حددتها أثناء تحليل الأخطاء هي مقياس تريد تتبعه بمرور الوقت. لن تصل إلى أي مكان من خلال الهوس ب "الملاءمة" و "الصحة" و "الاكتمال" و "التماسك" وأي مقاييس أخرى خارج الصندوق. انس الأمر وركز على المشكلات الحقيقية التي وجدتها.

نصيحة احترافية لبناء RAG أفضل: لف الأجزاء الخاصة بك ببيانات وصفية إضافية. أضف أكبر قدر ممكن من السياق إلى كل قطعة. هذا سيجعل المسترد الخاص بك أفضل 10 مرات.