प्रौद्योगिकी साझेदारी

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

प्रश्नः १ : ट्रांसफार्मर मैट्रिक्स आयामी विश्लेषणं बहुशीर्षकं च विस्तृतव्याख्यानम् : १.

विस्तृत लिङ्क 1
विस्तृतलिङ्कः २

प्रश्नः २ : परिवर्तकसंरचना, प्रक्रिया, आयामरूपान्तरणम्, एन्कोडरः, डिकोडरः च : १.

बहु-शिरस्य आयामान् कथं परिवर्तयितव्यम् : प्रथमं q, k, v इत्येतयोः इनपुट् टर्मिनल् संसाधयन्तु, येन तेषां आयामाः embedding_size/nums_head भवन्ति । अन्ते अन्तिमः स्प्लिसिंग् ध्यानस्तरस्य मध्ये भवति ।अत एव: शिरःसङ्ख्या embedding_size इत्यनेन विभक्तुं आवश्यकम्
ध्यानम् : Q तथा K इत्येतयोः माध्यमेन ध्यानभारस्य गणनां कुर्वन्तु, ततः V इत्यस्य उपरि कार्यं कृत्वा सम्पूर्णं भारं उत्पादनं च प्राप्नुवन्तु
विस्तृतलिङ्कानि

प्रश्नः ३: p-tuning, lora, and adapter इत्यस्य विस्तृतः एल्गोरिदम्:

प-ट्यूनिङ्ग्
लोरा
एडाप्टर

प्रश्नः ४ : मूल्याङ्कनरूपरेखायाः कार्याणि कानि सन्ति ? cblue इति

प्रश्नः ५ : केषां मॉडल्-प्रशिक्षिताः, डाटासेट्-समस्याः

प्रश्नः ६: cv, deepsortv3, yolo इत्यस्य विकासस्य इतिहासः, yolo इत्यस्य मेरुदण्डः

प्रश्नः ७ : dataloader तथा dataset इत्येतयोः मध्ये अन्तरम् : १.

0. Dataset एकः पारम्परिकः वर्गः अस्ति, तथा च उपयोक्तारः विशेषतायाः आवश्यकतायाः आधारेण विशिष्टान् वर्गान् सेट् कुर्वन्ति ।
https://huggingface.co/docs/datasets/loading इति ग्रन्थः
5.डाटालोडरः दत्तांशसमूहेन परिभाषितवर्गान् स्वीकुर्वति, तदनन्तरं प्रशिक्षणं, अनुमानं, अन्यकार्यं च सुलभं कर्तुं तान् बैच्-मध्ये विभजति
2. Dataset अस्माकं dataset इत्यस्य विशेषताः पुनः प्राप्नोति तथा च एकैकं नमूना लेबलं करोति । यदा डाटालोडरः कञ्चन मॉडलं प्रशिक्षयति तदा वयं प्रायः "लघु-बैच" इत्यत्र नमूनानि वितरितुं इच्छामः तथा च प्रत्येकस्मिन् अवधिमध्ये आँकडानां पुनर्गठनं कर्तुम् इच्छामः यत् मॉडल् अतिफिटिंग् न्यूनीकर्तुं शक्नुमः यत् प्रत्येकं युगस्य मध्ये प्रत्येकं बैच् बाधितुं निर्धारयति वा;