پیاده سازی چند زبانه مولد AI چند زبانه RAG

Implementing Multilingual Generative AI Cross-lingual RAGs

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: بیایید تکنیک‌های پیشرفته برای بازیابی بین زبانی، از جمله ترجمه ماشینی، جاسازی‌های بین زبانی، و بازنمایی‌های زبانی-آگنوستیک را بررسی کنیم. با تسلط بر تکنیک‌های بازیابی بین زبانی، می‌توانید موانع زبانی را در برنامه‌های هوش مصنوعی برطرف کنید و از نتایج دقیق و معنادار در زمینه‌های مختلف زبانی اطمینان حاصل کنید. در این دوره آموزشی، پیاده‌سازی چندزبانه AI چند زبانه، شما مهارت‌های ساختن سیستم‌های قوی بازیابی-نسل تقویت‌شده (RAG) را که به طور موثر در چندین زبان عمل می‌کنند، یاد خواهید گرفت. ابتدا، مفاهیم اساسی بازیابی بین زبانی را بررسی خواهید کرد و نقش ترجمه ماشینی در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی چندزبانه را بررسی خواهید کرد. شما یاد می گیرید که از اهرم استفاده کنید کتابخانه ها و مدل های محبوب برای ترجمه و بازیابی اطلاعات در سراسر زبان ها به طور یکپارچه. در مرحله بعد، درک عمیقی از جاسازی های چند زبانه به دست خواهید آورد و یاد می گیرید که چگونه جاسازی ها را در زبان های مختلف تراز کنید تا دقت بازیابی را افزایش دهید. سپس، متوجه خواهید شد که چگونه مدل‌هایی مانند mBERT و XLM-R می‌توانند در پروژه‌های شما ادغام شوند تا به چندزبانگی واقعی دست یابند، و تفاوت‌های بین رویکردهای زبانی-آگنوستیک و سایر تکنیک‌های بازیابی را ارزیابی خواهید کرد. در نهایت، شما بر روی پیاده‌سازی نمایش‌های آگنوستیک زبان تمرکز خواهید کرد، که به سیستم‌های RAG شما اجازه می‌دهد در چندین زبان بدون نیاز به ترجمه عمل کنند. در پایان این دوره، شما تخصص لازم برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته چندزبانه RAG را خواهید داشت که مدل‌های هوش مصنوعی خود را قادر می‌سازد تا در بین زبان‌ها عملکرد بهینه داشته باشند و امکانات جدیدی را در توسعه هوش مصنوعی چندزبانه باز کنید.

سرفصل ها و درس ها