ပိုမိုလေ့လာရန်- https://bit.ly/43PCo8s တွင် Meta နှင့် ပူးပေါင်းဖန်တီးထားသော ရက်တိုသင်တန်းဖြစ်သည့် Llama 4 ဖြင့် တည်ဆောက်ခြင်းမိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် Meta's AI အဖွဲ့အတွက် Partner Engineering ဒါရိုက်တာ Amit Sangani မှ သင်ကြားပေးပါသည်။ Meta ၏ Llama 4 အသစ်သည် မော်ဒယ်အသစ် 3 ခုကို ထည့်သွင်းပြီး ၎င်း၏ မော်ဒယ်များ၏ မိသားစုသို့ ရောနှောပေါင်းစပ်ထားသော ကျွမ်းကျင်ပညာရှင် (MOE) ဗိသုကာလက်ရာကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့ပြီး ၎င်းတို့ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရန် ပိုမိုထိရောက်စေသည်။ ဤသင်တန်းတွင်၊ Llama 4 တွင် မိတ်ဆက်ထားသော မော်ဒယ်အသစ်သုံးမျိုးအနက်မှ နှစ်ခုကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ပထမအချက်မှာ ကျွမ်းကျင်သူ 128 ဦးနှင့် တက်ကြွသောကန့်သတ်ဘောင်ပေါင်း 17 သန်းရှိသော "Maverick" မော်ဒယ် "Maverick" ဖြစ်သည်။ ဒုတိယအချက်မှာ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင် ၁၆ ဦးနှင့် အသက်ဝင်သောကန့်သတ်ဘောင် ၁၇ ဘီလီယံပါရှိသော 109 ဘီလီယံတန်သော ကန့်သတ်ဘောင်ပုံစံ “Scout” ဖြစ်သည်။ Maverick နှင့် Scout နှစ်ခုစလုံးသည် တိုကင်တစ်သန်းအထိနှင့် တိုကင် 10 သန်း အသီးသီးရှိသော ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာပြတင်းပေါက်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ နောက်ပိုင်းတွင် အလွန်ကြီးမားသော GitHub repos ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လုံလောက်ပါသည်။ လက်ဆွဲသင်ခန်းစာများတွင်၊ သင်သည် Llama 4 ၏ ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာနှင့် ပုံများစွာကိုဖြတ်၍ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် "ပုံရိပ်အခြေခံခြင်း" အပါအဝင် ဘက်စုံသုံးစွမ်းရည်အသစ်များကို အသုံးပြု၍ အက်ပ်များကို တည်ဆောက်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် သီးခြားရုပ်ပုံဒေသများရှိ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် အကြောင်းပြချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ Llama ၏ နောက်ဆုံးပေါ် ကိရိယာများအကြောင်းလည်း လေ့လာနိုင်ပါသည်- စနစ်အမှာစာများကို အလိုအလျောက် တိုးတက်စေမည့် ၎င်း၏ အချက်ပြ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် ကိရိယာ နှင့် သင့်မော်ဒယ်ကို ချိန်ညှိရန်အတွက် အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်ပေးသည့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအစုံ။ အသေးစိတ်အားဖြင့်၊ သင်သည်- Llama 4 မော်ဒယ်များ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ရယူပါ၊ ၎င်းသည် Llama 2 မှ မည်သို့ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့် ၎င်းကို ပေါင်းစပ်-of-Expert ဗိသုကာဖြင့် တည်ဆောက်ပုံတို့ကို ရယူပါ။ – မော်ဒယ်အသစ်၏စွမ်းရည်များကိုစမ်းသပ်ရန် Meta ၏တရားဝင် Llama API client ကိုအသုံးပြုပြီး Llama 4 ပံ့ပိုးပေးသည့်ဘာသာစကား 12 ခုလုံးတွင်အလုပ်လုပ်သောဘာသာပြန် chatbot တစ်ခုကိုတည်ဆောက်ပါ။ – အရာဝတ္ထုများနှင့် ၎င်းတို့၏ဘောင်ကွက်များကို ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့သော ပုံသဏ္ဌာန်ဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် အခြေခံဥပမာများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ၊ Meta's Llama API နှင့် Together.ai တွင်ကျင်းပသော Llama 4 မှတဆင့် UI ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံများကို executable code အဖြစ် Llama 4 သို့ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း။ – Llama 4 အထူးတိုကင်နှင့် အကြမ်းမျဉ်းဖော်မတ်ကို စာသားသီးသန့်နှင့် ဘက်စုံနှိုးဆော်ချက်များကို နားလည်ပါ။ – တိုကင် 10 သန်းအထိရှိသော ရှည်လျားသောအကြောင်းအရာများဖြင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို လေ့လာပြီး Together.ai တွင် Llama 4 ကိုအသုံးပြုထားသော စာအုပ်တစ်ခုလုံး၊ သုတေသနစာတမ်းများနှင့် GitHub သိုလှောင်ခန်းများကဲ့သို့သော ကြီးမားသောစာသားဖိုင်များတွင် မေးခွန်းများမေးပါ။ – Llama ၏ အချက်ပြ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် ကိရိယာအသစ်ဖြင့် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်း အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် သင့်စနစ်က အချက်ပြမှုများကို အလိုအလျောက် မြှင့်တင်ပါ။ – လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ချိန်ညှိခြင်းအတွက် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၊ ဖန်တီးခြင်း၊ ပြုစုခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာကိရိယာကို အသုံးပြုပါ။ သင်တန်းပြီးဆုံးပါက သင်သည် မှန်ကန်သော Llama 4 မော်ဒယ်ကို ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ရွေးချယ်ပြီး ခေါ်ဆိုနိုင်ပြီး စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ကြီးမားသော အကြောင်းအရာများကို ချဲ့ထွင်နိုင်သော ထုတ်လုပ်မှု-အဆင်သင့် အင်္ဂါရပ်များကို တည်ဆောက်မည်ဖြစ်သည်။ အဖွင့် Llama 4 မော်ဒယ်မိသားစုသည် မည်သည့် GenAI Developer Toolkit ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ချဲ့ထွင်ရန်၊ ချိန်ညှိရန်နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ရန် ပွင့်လင်းသော မော်ဒယ်ကို လိုအပ်ပါက၊ Llama သည် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဤသင်တန်းသည် ၎င်းနှင့် သင်တည်ဆောက်နိုင်သည်များကို လေ့လာရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ယခုစာရင်းသွင်းပါ- https://bit.ly/43PCo8s
Source: မြန်မာနက် ® Myanmar Net ⦿ မြန်မာတို့ရဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ် အိမ်ရာ
⦿ #AI ⦿ Fri, 20 Jun 2025 00:34:06 +0000