الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
MM-LLMs: التقدمات الحديثة في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط
2024 | المؤلف: Duzhen Zhang وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الورقة، يقدم المؤلفون مسحًا شاملًا لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MM-LLMs)، مع تسليط الضوء على التقدم الكبير الذي تم إحرازه على مدار العام الماضي. تعزز هذه النماذج نماذج اللغة الكبيرة التقليدية (LLMs) من خلال دمج المدخلات والمخرجات متعددة الوسائط من خلال استراتيجيات تدريب فعالة من حيث التكلفة، مما يحافظ على قدراتها على التفكير…
-
تقييم التوليد المعزز بالاسترجاع للطب
2024 | المؤلف: Guangzhi Xiong وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يناقش المؤلفون قيود نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الإجابة على الأسئلة الطبية (QA)، وخاصة القضايا المتعلقة بالهلوسة والمعلومات القديمة. لمعالجة هذه التحديات، يقترحون تقييم استرجاع المعلومات الطبية المعزز بالتوليد (MIRAGE)، وهو معيار يتكون من 7,663 سؤالاً مأخوذة من خمسة مجموعات بيانات طبية للإجابة على الأسئلة. أجرى المؤلفون تجارب واسعة باستخدام مجموعة أدوات…
-
DeepSeekMoE: نحو التخصص النهائي للخبراء في نماذج اللغة المختلطة من الخبراء
2024 | المؤلف: Damai Dai وآخرون | المجلة: Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون بنية DeepSeek-MoE، المصممة لتعزيز تخصص الخبراء ضمن نماذج مزيج الخبراء (MoE)، خاصة في سياق نماذج اللغة الكبيرة. تكافح الهياكل التقليدية لمزيج الخبراء، مثل GShard، لضمان أن يطور الخبراء معرفة متميزة ومركزة. لمعالجة ذلك، تستخدم DeepSeek-MoE استراتيجيتين رئيسيتين: أولاً، تقسم الخبراء بدقة إلى \(mN\) وحدة وتفعيل \(mK\) منها، مما يسمح باختيار…
-
تحويل الالتفاف لاستخراج ميزات الصورة
2024 | المؤلف: Lirong Yin وآخرون | المجلة: Computer Modeling in Engineering & Sciences | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة شبكة استخراج ميزات الصور القائمة على المحولات الفعالة (CEFormer)، والتي تعالج قيود نماذج المحولات التقليدية في استخراج ميزات الصور، وخاصة نقص التحيز الاستقرائي للهياكل البصرية. يدمج CEFormer الانتباه الإلكتروني، والتفافات قابلة للفصل حسب العمق، والتفافات موسعة لتقديم تحيزات استقرائية أساسية مثل عدم التغير تحت الترجمة، والمحلية، وعدم التغير تحت المقياس. تعزز هذه…
-
التسويق الرقمي المستدام تحت البيانات الضخمة: نهج نموذج الغابة العشوائية بالذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Keyan Jin وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Engineering Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر قسم ورقة البحث نظرة شاملة على دمج تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI) في التسويق الرقمي، مع التركيز على تطوير ممارسات مستدامة. يُعرف التسويق الرقمي بأنه الترويج وبيع المنتجات أو الخدمات من خلال المنصات عبر الإنترنت، بهدف جذب الجماهير المستهدفة بشكل فعال. تؤكد الدراسة على أهمية فهم خصائص البيانات الضخمة، التي تتكون من مجموعات…