ပိုမိုလေ့လာရန်- https://bit.ly/4lqtWmr ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုသည် ညွှန်ကြားချက်များကို မလိုက်နာမီ၊ ၎င်းသည် အဓိကအဆင့်နှစ်ဆင့်ဖြစ်သည်- လေ့ကျင့်ရေးအကြိုနှင့် လေ့ကျင့်မှုအပြီး။ အကြိုလေ့ကျင့်မှုတွင်၊ ၎င်းသည် တံဆိပ်မပါသော စာသားအမြောက်အမြားထံမှ နောက်စကားလုံး သို့မဟုတ် တိုကင်ကို ခန့်မှန်းရန် သင်ယူသည်။ လေ့ကျင့်မှုအပြီးတွင်၊ အောက်ပါညွှန်ကြားချက်များ၊ ကိရိယာအသုံးပြုမှုနှင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းကဲ့သို့သော အသုံးဝင်သောအပြုအမူများကို သင်ယူသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏နောက်ဆုံးထွက်ရှိရက်တိုသင်တန်းဖြစ်သည့် LLMs ၏လေ့ကျင့်ရေးအပြီးတွင်၊ တိကျသောအလုပ်များ သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည်များအတွက် စံနမူနာပြုမှုပုံစံအမူအကျင့်များကို ပြန်လည်ပုံဖော်ရန်အတွက် အတွေ့ရအများဆုံး လေ့ကျင့်ရေးနည်းပညာသုံးရပ်ကို သင်မည်ကဲ့သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။ ဝါရှင်တန်တက္ကသိုလ်မှ လက်ထောက်ပါမောက္ခ Banghua Zhu၊ Nvidia မှ Principal Research Scientist နှင့် NexusFlow ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူ၊ ဤသင်တန်းတွင် ပါဝင်သည်- – သင်တန်းပြီးချိန်နှင့် အကြိုသင်တန်းနှင့် မည်သို့နှိုင်းယှဉ်ရမည်နည်း – နည်းလမ်းတစ်ခုစီအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ခွဲထုတ်ပုံနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံပြင်ဆင်နည်း – SFT သည် အခြေခံမော်ဒယ်ကို သင်ကြားမှုပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် SFT ကိုအသုံးပြုနည်း – DPO ၏အရည်အသွေးကို ကွာခြားစေရန် လုပ်ဆောင်ချက်ကို မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။ သင်္ချာ သို့မဟုတ် ကုဒ်ကဲ့သို့သော RL အလုပ်များ – သင်တန်းပြီးသည့်နောက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော သို့မဟုတ် ယုတ်ညံ့သော မော်ဒယ်အမူအကျင့်များ ရှိမရှိ အကဲဖြတ်နည်း သင် Hugging Face's TRL စာကြည့်တိုက်ဖြင့် နည်းပညာတစ်ခုစီကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် လက်ဆင့်ကမ်းသည့် အတွေ့အကြုံကို ရရှိလိမ့်မည်– စံနမူနာကို ညွှန်ကြားချက်နောက်လိုက်အဖြစ် လက်ထောက်အဖြစ် ချိန်ညှိပါ- နှစ်သက်ရာနှင့် ငြင်းပယ်ခံရသော နမူနာများကို အသုံးပြုကာ မော်ဒယ်တစ်ဦး၏ တုံ့ပြန်မှုကို မွမ်းမံပါ – သင့်အား ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ အွန်လိုင်းတည်ဆောက်ခြင်း မော်ဒယ်ကို လုံခြုံစေခြင်းဖြစ်စေ assistant သို့မဟုတ် domain-specific တိုးတက်မှုများကို ပစ်မှတ်ထားပြီး၊ ဤသင်တန်းသည် သင့်အား LLM များကို တိကျစွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ကူညီပေးပါမည်။ အခုပဲ စာရင်းသွင်းလိုက်ပါ- https://bit.ly/4lqtWmr
Source: မြန်မာနက် ® Myanmar Net ⦿ မြန်မာတို့ရဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ် အိမ်ရာ
⦿ #AI ⦿ Mon, 14 Jul 2025 04:28:35 +0000