آموزش و راهنما
Top-p یا Nucleus Sampling یکی از مهمترین پارامترهای مدلهای زبانی بزرگ (LLM) است که تعیین میکند مدل از میان چه تعداد توکن محتمل، پاسخ نهایی را انتخاب کند. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، تفاوت آن با Temperature، بهترین تنظیمات و کاربردهای عملی Top-p در APIهای هوش مصنوعی آشنا میشوید.
Temperature یکی از مهمترین پارامترهای مدلهای هوش مصنوعی است که میزان تصادفی بودن و خلاقیت پاسخها را کنترل میکند. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، کاربردها، تفاوت آن با Top-p و بهترین تنظیمات آن آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Inference یا استنتاج، فرایندی است که در آن یک مدل آموزشدیده ورودی را پردازش کرده و خروجی تولید میکند. در این مقاله با مفهوم Inference، تفاوت آن با Training و نقش آن در APIهای هوش مصنوعی آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Prompt Engineering یا مهندسی پرامپت، فرایند طراحی و بهینهسازی دستورهایی است که برای مدلهای هوش مصنوعی ارسال میشوند. در این مقاله با اصول، تکنیکها و کاربردهای Prompt Engineering آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Batch API روشی برای پردازش گروهی و غیرهمزمان تعداد زیادی درخواست در APIهای هوش مصنوعی است. در این مقاله با مفهوم Batch Processing، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با درخواستهای بلادرنگ آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Streaming API قابلیتی است که پاسخ مدل هوش مصنوعی را بهصورت تدریجی و لحظهای ارسال میکند. در این مقاله با مفهوم Streaming، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با پاسخ معمولی آشنا میشوید.
Structured Outputs قابلیتی در APIهای هوش مصنوعی است که پاسخ مدل را مطابق یک ساختار مشخص تولید میکند. در این مقاله با مفهوم خروجی ساختیافته، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با JSON Mode آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Tool Calling قابلیتی است که به مدلهای هوش مصنوعی امکان میدهد برای انجام وظایف مختلف از ابزارها و سرویسهای خارجی استفاده کنند. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، کاربردها، مزایا و تفاوت آن با Function Calling آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
AI Agent نرمافزاری هوشمند است که میتواند هدفی را دریافت کند، برنامهریزی انجام دهد، از ابزارهای مختلف استفاده کند و وظایف را بهصورت خودکار اجرا کند. در این مقاله با مفهوم، معماری، انواع و کاربردهای عامل هوش مصنوعی آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
MCP یا Model Context Protocol استانداردی برای اتصال مدلهای هوش مصنوعی به ابزارها، منابع داده و سرویسهای مختلف است. در این مقاله با مفهوم MCP، اجزا، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با Function Calling آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Function Calling قابلیتی در مدلهای هوش مصنوعی است که به آنها امکان میدهد تشخیص دهند چه زمانی باید یک تابع یا API خارجی فراخوانی شود. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، کاربردها، مزایا و تفاوت آن با Tool Calling و MCP آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Context Window حداکثر تعداد توکنهایی است که یک مدل هوش مصنوعی میتواند در یک درخواست پردازش کند. در این مقاله با مفهوم پنجرۀ زمینه، نحوۀ عملکرد، محدودیتها و روشهای بهینهسازی آن آشنا میشوید.