Veguhezkerek Pêş-perwerdekirî ya Generative (GPT) celebek modela îstîxbarata sûnî ye ku fêrbûna neçavdêrîkirî bikar tîne da ku metnek mîna mirov fam bike û biafirîne. Modelên GPT-ê li ser gelek daneyên nivîsê pêş-perwerdekirî ne û dikarin ji bo karên taybetî yên wekî hilberîna nivîsê, werger, kurtkirin, û pirs-bersiva baş werin guheztin.
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, nemaze di warê pêvajoyek zimanê xwezayî de (NLP), Veguhezkerek Pêş-perwerdekirî ya Generative dikare ji bo karên cihêreng ên têkildarî naverokê amûrek hêja be. Van karan di nav xwe de lê ne bi sînorkirî ne:
1. Nifşa Nivîsê: Modelên GPT dikarin li ser bingeha bilezek diyar nivîsek hevgirtî û têkildar biafirînin. Ev dikare ji bo afirandina naverokê, chatbots, û serîlêdanên arîkariya nivîsandinê bikêr be.
2. Wergerandina Ziman: Modelên GPT-ê dikarin ji bo karên wergerê baş werin guheztin, ku ew dihêle ku nivîsê ji zimanekî bi rastbûna zêde wergerînin zimanek din.
3. Analîza Hestiyê: Bi perwerdekirina modelek GPT-ê li ser daneya bi etîketa hestyarî, ew dikare were bikar anîn da ku hesta nivîsek diyarkirî analîz bike, ku ji bo têgihîştina bertekên xerîdar, çavdêriya medya civakî, û analîza bazarê hêja ye.
4. Kurtkirina Nivîsan: Modelên GPT dikarin kurtenivîsên dirêjtir kurte biafirînin, ji bo derxistina agahdariya sereke ji belge, gotar an raporan bikêr bibin.
5. Pergalên Pirs-Bersivandinê: Modelên GPT-ê dikarin ji bo bersivdana pirsan li ser bingeha çarçoveyek diyarkirî baş werin guheztin, û wan ji bo avakirina pergalên bersivdana pirs-bersivê yên aqilmend minasib dike.
Dema ku meriv ji bo karên bi naverokê ve girêdayî karanîna Transformerek Pêş-perwerdekirî ya Generative tête hesibandin, pêdivî ye ku meriv faktorên wekî mezinahî û kalîteya daneyên perwerdehiyê, çavkaniyên hesabker ên ku ji bo perwerdehî û encamnameyê hewce ne, û hewcedariyên taybetî yên peywirê binirxînin. Li ber deste.
Digel vê yekê, birêkûpêkkirina modelek GPT-ya pêş-perwerdekirî li ser daneyên taybetî yên domainê dikare performansa wê ji bo peywirên hilberîna naveroka pispor bi girîngî baştir bike.
Transformerek Pêş-perwerdekirî ya Generative dikare ji bo cûrbecûr peywirên têkildar ên naverokê di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di qada pêvajokirina zimanê xwezayî de, bi bandor were bikar anîn. Bi karanîna hêza modelên pêş-perwerdekirî û birêkûpêkkirina wan ji bo peywirên taybetî, pêşdebir û lêkolîner dikarin sepanên AI-ê yên sofîstîke biafirînin ku naverokek kalîteya bilind bi rewanbûn û hevrêziya mîna mirovan çêdike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin