خرید از آی‌یاب
اشتراک این ابزار را تهیه کنید
هنوز تعرفهٔ تأییدشده‌ای برای این ابزار منتشر نشده است. درخواست بدهید تا امکان تهیه و قیمت آن بررسی شود.
تحویل توسط ادمین و پیگیری از حساب کاربری؛ زمان معمول پس از تأیید و پرداخت: پس از بررسی امکان تهیه اعلام می‌شود.
اطلاعات ابزار
JARVIS یک ابزار AI است که توسط مایکروسافت ساخته شده است که مدیران مدل زبان (LLMs) را متصل می کند - افرادی که مسئول ایجاد مدل های زبانی برای مدل های یادگیری ماشین هستند - با جامعه یادگیری ماشینی. هدف آن تسهیل اشتراک ارتباطات و دانش بین LLM ها و کارشناسان ML است. JARVIS این کار را از طریق یک سیستم انجام می دهد که به LLM ها اجازه می دهد تا به راحتی مدل های خود را منتشر کنند و بازخوردی از جامعه ML دریافت کنند و همچنین برای مدل های زبان موجود جستجو کنند و ببینند چگونه در برنامه های مختلف مورد استفاده قرار می گیرند. JARVIS منبع باز است و توسعه آن ادامه دارد. مقاله ای که معماری و ارزیابی سیستم را تشریح می کند، می تواند بر روی arXiv یافت شود. این ابزار در GitHub میزبانی شده است، جایی که به طور عمومی برای استفاده و مشارکت توسط توسعه دهندگان و محققان در دسترس است. به طور کلی، JARVIS یک شکاف در اکوسیستم یادگیری ماشین را با ارائه یک پلت فرم برای سازندگان مدل زبان برای اتصال با جامعه گسترده تر ML پر می کند که می تواند منجر به مدل های زبانی بهتر و استفاده موثرتر از چنین مدل هایی در برنامه های دنیای واقعی شود.
مزایا و معایب
مزایا
- LLM ها را با جامعه ML متصل می کند، اشتراک گذاری دانش، انتشار آسان مدل های زبان، بازخورد عمومی در مدل ها، جستجوی مدل موجود، ابزار منبع باز، توسعه یا میزبانی شده در GitHub، مستندات بسیار سریع در مورد یکrXiv، پروژه کاربر پشتیبانی وب سایت، LTS اهداف گسترده تر ML، مشارکت توسعه دهندگان فعال، پشتیبانی از برنامه های کاربردی واقعی کاربر، ارائه خدمات پشتیبان گیری دقیق (ارائه داده شده توسط سیستم پشتیبانی دقیق). شناسایی سازمانی تاسیس، تغییرات تصویر، کمک در مشارکت کد، رونویس های جلسه تعاملی ارائه شده، مشخصات مدل دقیق شامل، کلید شخصی و استفاده از توکن، انعطاف پذیری سیستم مورد نیاز، گردش کار چند مرحله ای برای اجرای
محدودیت‌ها
- نیاز به سخت افزار بالا، مدل های محلی سنگین، پیکربندی های پیچیده سرور، وابسته به Hugging Face Services، کلید های API شخصی مورد نیاز، گردش کار عموار برای غیرکارشناسان، حالت دارای محدودیت، تحت ساخت و ساز، ویژگی های ناپایدار، پشتیبانی محدود از LLM ها، جمع آوری دستی مورد نیاز برای نسل ویدیو
نظرهای کاربران
شما باید برای ارسال یک بررسی وارد شوید.
هنوز بررسی نشده است، اولین کسی باشید که باید آن را بررسی کنید!
