Εισαγωγή
Είμαι σίγουρος ότι οι περισσότεροι από εσάς θα είχατε ακούσει για το ChatGPT και θα το δοκιμάσατε για να απαντήσετε στις ερωτήσεις σας! Αναρωτηθήκατε ποτέ τι συμβαίνει κάτω από την κουκούλα; Τροφοδοτείται από ένα Large Language Model GPT-3 που αναπτύχθηκε από την Open AI. Αυτά τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, που συχνά αναφέρονται ως LLMs έχουν ξεκλειδώσει πολλές δυνατότητες Επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Τι είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;
Τα μοντέλα LLM εκπαιδεύονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου, επιτρέποντάς τους να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα με νόημα και περιεχόμενο. Προηγουμένως, τα περισσότερα μοντέλα εκπαιδεύονταν χρησιμοποιώντας την εποπτευόμενη προσέγγιση, όπου τροφοδοτούμε τα χαρακτηριστικά εισόδου και τις αντίστοιχες ετικέτες. Σε αντίθεση με αυτό, οι LLM εκπαιδεύονται μέσω μάθησης χωρίς επίβλεψη, όπου τροφοδοτούνται τεράστιες ποσότητες δεδομένων κειμένου χωρίς ετικέτες και οδηγίες. Ως εκ τούτου, οι LLM μαθαίνουν αποτελεσματικά το νόημα και τις σχέσεις μεταξύ των λέξεων μιας γλώσσας. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μια μεγάλη ποικιλία εργασιών, όπως δημιουργία κειμένου, απάντηση ερωτήσεων, μετάφραση από τη μια γλώσσα στην άλλη και πολλά άλλα.
Αυτά τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας μπορούν να ρυθμιστούν με ακρίβεια στο προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων σας για εργασίες που αφορούν συγκεκριμένους τομείς. Σε αυτό το άρθρο, θα μιλήσω για την ανάγκη για τελειοποίηση, τα διάφορα διαθέσιμα LLM και θα δείξω επίσης ένα παράδειγμα.
Κατανόηση του LLM Fine-Tuning
Ας υποθέσουμε ότι διευθύνετε μια κοινότητα υποστήριξης διαβήτη και θέλετε να δημιουργήσετε μια ηλεκτρονική γραμμή βοήθειας για να απαντάτε σε ερωτήσεις. Ένα προεκπαιδευμένο LLM εκπαιδεύεται γενικότερα και δεν θα είναι σε θέση να παρέχει τις καλύτερες απαντήσεις για ερωτήσεις που αφορούν τον τομέα και να κατανοήσει τους ιατρικούς όρους και τα ακρωνύμια. Αυτό μπορεί να λυθεί με τελειοποίηση.
Τι εννοούμε με τον όρο μικρορύθμιση; Για να πω εν συντομία, Μεταφορά
μάθηση! Τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας βαρείς πόρους και έχουν εκατομμύρια παραμέτρους. Οι αναπαραστάσεις και τα γλωσσικά μοτίβα που μαθαίνει το LLM κατά τη διάρκεια της προεκπαίδευσης μεταφέρονται στην τρέχουσα εργασία σας. Σε τεχνικούς όρους, αρχικοποιούμε ένα μοντέλο με τα προεκπαιδευμένα βάρη και, στη συνέχεια, το εκπαιδεύουμε στα δεδομένα μας για συγκεκριμένες εργασίες για να φτάσουμε σε περισσότερα βάρη βελτιστοποιημένα για εργασίες για παραμέτρους. Μπορείτε επίσης να κάνετε αλλαγές στην αρχιτεκτονική του μοντέλου και να τροποποιήσετε τα επίπεδα σύμφωνα με τις ανάγκες σας.
Γιατί πρέπει να προσαρμόσετε τα μοντέλα;
- Εξοικονομήστε χρόνο και πόρους: Η τελειοποίηση μπορεί να σας βοηθήσει να μειώσετε τον χρόνο και τους πόρους εκπαίδευσης που απαιτούνται από την προπόνηση από την αρχή.
- Μειωμένες απαιτήσεις δεδομένων: Εάν θέλετε να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο από την αρχή, θα χρειαστείτε τεράστιες ποσότητες δεδομένων με ετικέτα που συχνά δεν είναι διαθέσιμα για ιδιώτες και μικρές επιχειρήσεις. Η λεπτή ρύθμιση μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε καλή απόδοση ακόμα και με μικρότερο όγκο δεδομένων.
- Προσαρμόστε στις ανάγκες σας: Το προεκπαιδευμένο LLM ενδέχεται να μην αντιλαμβάνεται την ορολογία και τις συντομογραφίες σας για συγκεκριμένο τομέα. Για παράδειγμα, ένας κανονικός LLM δεν θα αναγνώριζε ότι ο «Τύπος 1» και ο «Τύπος 2» σημαίνουν τους τύπους διαβήτη, ενώ ένας βελτιωμένος μπορεί.
- Ενεργοποίηση συνεχούς μάθησης: Ας υποθέσουμε ότι βελτιστοποιήσαμε το μοντέλο μας στα δεδομένα πληροφοριών για τον διαβήτη και το χρησιμοποιήσαμε. Τι γίνεται αν υπάρχει διαθέσιμο ένα νέο πρόγραμμα διατροφής ή θεραπεία που θέλετε να συμπεριλάβετε; Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα βάρη του προηγουμένως τελειοποιημένου μοντέλου και να το προσαρμόσετε ώστε να περιλαμβάνει τα νέα σας δεδομένα. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να διατηρήσουν τα μοντέλα τους ενημερωμένα με αποτελεσματικό τρόπο.
Επιλέγοντας ένα μοντέλο LLM ανοιχτού κώδικα
Το επόμενο βήμα θα ήταν να επιλέξετε ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας για την εργασία σας. Ποιες είναι οι επιλογές σας; Τα υπερσύγχρονα μοντέλα μεγάλων γλωσσών που είναι διαθέσιμα σήμερα περιλαμβάνουν GPT-3, Bloom, BERT, T5 και XLNet. Μεταξύ αυτών, το GPT-3 (Generative Pretrained Transformers) έχει δείξει την καλύτερη απόδοση, καθώς έχει εκπαιδευτεί σε 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους και μπορεί να χειριστεί διάφορες εργασίες NLU. Ωστόσο, η λεπτομέρεια GPT-3 είναι προσβάσιμη μόνο μέσω μιας συνδρομής επί πληρωμή και είναι σχετικά πιο ακριβή από άλλες επιλογές.
Από την άλλη πλευρά, το BERT είναι ένα μοντέλο ανοιχτού κώδικα μεγάλης γλώσσας και μπορεί να βελτιωθεί δωρεάν. ΜΠΕΡΤ σημαίνει αμφίδρομος κωδικοποιητής αποκωδικοποιητής μετασχηματιστές. Το BERT κάνει εξαιρετική δουλειά στην κατανόηση αναπαραστάσεων λέξεων με βάση τα συμφραζόμενα.
Πώς επιλέγετε;
Εάν η εργασία σας είναι πιο προσανατολισμένη στη δημιουργία κειμένου, τα μοντέλα GPT-3 (με πληρωμή) ή GPT-2 (ανοιχτού κώδικα) θα ήταν καλύτερη επιλογή. Εάν η εργασία σας εμπίπτει στην ταξινόμηση κειμένου, την απάντηση ερωτήσεων ή την αναγνώριση οντοτήτων, μπορείτε να πάτε με το BERT. Για την περίπτωσή μου με την απάντηση Ερώτησης για τον Διαβήτη, θα προχωρούσα με το μοντέλο BERT.
Προετοιμασία και προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων σας
Αυτό είναι το πιο κρίσιμο βήμα της τελειοποίησης, καθώς η μορφή των δεδομένων ποικίλλει ανάλογα με το μοντέλο και την εργασία. Για αυτήν την περίπτωση, έχω δημιουργήσει ένα δείγμα κειμένου κειμένου με πληροφορίες για τον διαβήτη που έχω προμηθευτεί από το Εθνικό Ινστιτούτο Υγείας . Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα δικά σας δεδομένα.
Για να τελειοποιήσετε το BERT στο έργο της Ερώτησης-Απάντησης, συνιστάται η μετατροπή των δεδομένων σας σε μορφή SQuAD. Το SQuAD είναι σύνολο δεδομένων Stanford Question Answering και αυτή η μορφή έχει υιοθετηθεί ευρέως για την εκπαίδευση μοντέλων NLP για εργασίες απάντησης ερωτήσεων. Τα δεδομένα πρέπει να είναι σε μορφή JSON, όπου κάθε πεδίο αποτελείται από:
context
: Η πρόταση ή η παράγραφος με κείμενο βάσει της οποίας το μοντέλο θα αναζητήσει την απάντηση στην ερώτησηquestion
: Το ερώτημα που θέλουμε να απαντήσει ο BERT. Θα χρειαστεί να πλαισιώσετε αυτές τις ερωτήσεις με βάση τον τρόπο με τον οποίο ο τελικός χρήστης θα αλληλεπιδρούσε με το μοντέλο QA.answers
: Πρέπει να δώσετε την επιθυμητή απάντηση σε αυτό το πεδίο. Υπάρχουν δύο υποσυστατικά κάτω από αυτό,text
καιanswer_start
. οtext
θα έχει τη συμβολοσειρά απαντήσεων. Ενώ,answer_start
υποδηλώνει το ευρετήριο, από όπου ξεκινά η απάντηση στην παράγραφο συμφραζόμενου.
Όπως μπορείτε να φανταστείτε, θα χρειαζόταν πολύς χρόνος για να δημιουργήσετε αυτά τα δεδομένα για το έγγραφό σας, εάν το κάνατε χειροκίνητα. Μην ανησυχείτε, θα σας δείξω πώς να το κάνετε εύκολα με το εργαλείο σχολιασμού Haystack.
Πώς να δημιουργήσετε δεδομένα σε μορφή SQuAD με το Haystack;
Χρησιμοποιώντας το εργαλείο σχολιασμού Haystack, μπορείτε να δημιουργήσετε γρήγορα ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτα για εργασίες απάντησης ερωτήσεων. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στο εργαλείο δημιουργώντας έναν λογαριασμό στο δικό τους ιστοσελίδα. Δημιουργήστε ένα νέο έργο και ανεβάστε το έγγραφό σας. Μπορείτε να το δείτε στην καρτέλα "Έγγραφα", μεταβείτε στις "Ενέργειες" και μπορείτε να δείτε την επιλογή για να δημιουργήσετε τις ερωτήσεις σας. Μπορείτε να γράψετε την ερώτησή σας και να επισημάνετε την απάντηση στο έγγραφο, το Haystack θα βρει αυτόματα το αρχικό ευρετήριό του. Έχω δείξει πώς το έκανα στο έγγραφό μου στην παρακάτω εικόνα.
Εικ. 1: Δημιουργία δεδομένων με ετικέτα για Ερώτηση-Απάντηση με Haystack
Όταν ολοκληρώσετε τη δημιουργία αρκετών ζευγών Ερώτησης-απάντησης για τελειοποίηση, θα πρέπει να μπορείτε να δείτε μια σύνοψή τους όπως φαίνεται παρακάτω. Στην καρτέλα "Εξαγωγή ετικετών", μπορείτε να βρείτε πολλές επιλογές για τη μορφή στην οποία θέλετε να εξαγάγετε. Επιλέγουμε τη μορφή ομάδας για την περίπτωσή μας. Εάν χρειάζεστε περισσότερη βοήθεια για τη χρήση του εργαλείου, μπορείτε να τα ελέγξετε τεκμηρίωση. Τώρα έχουμε το αρχείο JSON που περιέχει τα ζεύγη QA για τελειοποίηση.
Πώς να βελτιστοποιήσετε;
Η Python προσφέρει πολλά πακέτα ανοιχτού κώδικα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τελειοποίηση. Χρησιμοποίησα το πακέτο Pytorch and Transformers για την περίπτωσή μου. Ξεκινήστε εισάγοντας τις μονάδες πακέτων χρησιμοποιώντας το pip, τον διαχειριστή πακέτων. ο transformers
η βιβλιοθήκη παρέχει α BERTTokenizer
, το οποίο προορίζεται ειδικά για το tokenizing εισόδων στο μοντέλο BERT.
!pip install torch
!pip install transformers import json
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
Καθορισμός προσαρμοσμένου συνόλου δεδομένων για φόρτωση και προεπεξεργασία
Το επόμενο βήμα είναι η φόρτωση και η προεπεξεργασία των δεδομένων. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Dataset
τάξη από το pytorch's utils.data
μονάδα για να ορίσετε μια προσαρμοσμένη κλάση για το σύνολο δεδομένων σας. Έχω δημιουργήσει μια προσαρμοσμένη κλάση δεδομένων diabetes
όπως μπορείτε να δείτε στο παρακάτω απόσπασμα κώδικα. ο init
είναι υπεύθυνος για την προετοιμασία των μεταβλητών. ο file_path
είναι ένα όρισμα που θα εισάγει τη διαδρομή του αρχείου εκπαίδευσης JSON και θα χρησιμοποιηθεί για την προετοιμασία data
. Αρχικοποιούμε το BertTokenizer
Επίσης εδώ.
Στη συνέχεια, ορίζουμε α load_data()
λειτουργία. Αυτή η συνάρτηση θα διαβάσει το αρχείο JSON σε ένα αντικείμενο δεδομένων JSON και θα εξαγάγει το περιβάλλον, την ερώτηση, τις απαντήσεις και το ευρετήριό τους από αυτό. Προσθέτει τα εξαγόμενα πεδία σε μια λίστα και την επιστρέφει.
Η getitem
χρησιμοποιεί το tokenizer BERT για να κωδικοποιήσει την ερώτηση και το πλαίσιο σε τανυστές εισόδου που είναι input_ids
και attention_mask
. ο encode_plus
θα κάνει tokenize το κείμενο και προσθέτει ειδικά διακριτικά (όπως [CLS] και [SEP]). Σημειώστε ότι χρησιμοποιούμε το squeeze()
μέθοδος αφαίρεσης οποιωνδήποτε διαστάσεων ενός τόνου πριν από την εισαγωγή στο BERT. Τέλος, επιστρέφει τους επεξεργασμένους τανυστές εισόδου.
class diabetes(Dataset): def __init__(self, file_path): self.data = self.load_data(file_path) self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') def load_data(self, file_path): with open(file_path, 'r') as f: data = json.load(f) paragraphs = data['data'][0]['paragraphs'] extracted_data = [] for paragraph in paragraphs: context = paragraph['context'] for qa in paragraph['qas']: question = qa['question'] answer = qa['answers'][0]['text'] start_pos = qa['answers'][0]['answer_start'] extracted_data.append({ 'context': context, 'question': question, 'answer': answer, 'start_pos': start_pos, }) return extracted_data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): example = self.data[index] question = example['question'] context = example['context'] answer = example['answer'] inputs = self.tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, padding='max_length', max_length=512, truncation=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].squeeze() attention_mask = inputs['attention_mask'].squeeze() start_pos = torch.tensor(example['start_pos']) return input_ids, attention_mask, start_pos, end_pos
Μόλις το ορίσετε, μπορείτε να προχωρήσετε και να δημιουργήσετε μια παρουσία αυτής της κλάσης περνώντας το file_path
επιχείρημα σε αυτό.
file_path = 'diabetes.json'
dataset = diabetes(file_path)
Εκπαίδευση του Μοντέλου
Θα χρησιμοποιήσω το BertForQuestionAnswering
μοντέλο καθώς είναι καταλληλότερο για εργασίες QA. Μπορείτε να αρχικοποιήσετε τα προεκπαιδευμένα βάρη του bert-base-uncased
μοντέλο καλώντας το from_pretrained
λειτουργία στο μοντέλο. Θα πρέπει επίσης να επιλέξετε τη συνάρτηση απώλειας αξιολόγησης και το βελτιστοποιητή που θα χρησιμοποιούσατε για εκπαίδευση.
Ρίξτε μια ματιά στον πρακτικό μας οδηγό για την εκμάθηση του Git, με βέλτιστες πρακτικές, πρότυπα αποδεκτά από τον κλάδο και συμπεριλαμβανόμενο φύλλο εξαπάτησης. Σταματήστε τις εντολές του Git στο Google και πραγματικά μαθαίνουν το!
Χρησιμοποιώ έναν βελτιστοποιητή Adam και μια συνάρτηση απώλειας διασταυρούμενης εντροπίας. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την κλάση Pytorch DataLoader
για να φορτώσετε δεδομένα σε διαφορετικές παρτίδες και επίσης να τα ανακατέψετε για να αποφύγετε τυχόν προκατάληψη.
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.to(device) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
batch_size = 8
num_epochs = 50 data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
Μόλις οριστεί ο φορτωτής δεδομένων, μπορείτε να προχωρήσετε και να γράψετε τον τελικό βρόχο εκπαίδευσης. Κατά τη διάρκεια κάθε επανάληψης, κάθε παρτίδα που λαμβάνεται από το data_loader
Περιέχει batch_size
αριθμός παραδειγμάτων, στα οποία εκτελείται η διάδοση προς τα εμπρός και προς τα πίσω. Ο κώδικας προσπαθεί να βρει το καλύτερο σύνολο βαρών για παραμέτρους, στις οποίες η απώλεια θα ήταν ελάχιστη.
for epoch in range(num_epochs): model.train() total_loss = 0 for batch in data_loader: input_ids = batch[0].to(device) attention_mask = batch[1].to(device) start_positions = batch[2].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, start_positions=start_positions) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_loss = total_loss / len(data_loader) print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs} - Average Loss: {avg_loss:.4f}")
Αυτό ολοκληρώνει την τελειοποίηση σας! Μπορείτε να δοκιμάσετε το μοντέλο ρυθμίζοντάς το σε model.eval()
. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τη λεπτομέρεια του ρυθμού εκμάθησης και των παραμέτρων no of epochs για να επιτύχετε τα καλύτερα αποτελέσματα στα δεδομένα σας.
Καλύτερες συμβουλές και πρακτικές
Ακολουθούν ορισμένα σημεία που πρέπει να προσέξετε κατά τη βελτίωση των μοντέλων μεγάλων γλωσσών σε προσαρμοσμένα δεδομένα:
- Το σύνολο δεδομένων σας πρέπει να αντιπροσωπεύει τον τομέα-στόχο ή την εργασία στην οποία θέλετε να υπερέχει το μοντέλο γλώσσας. Καθαρός και τα καλά δομημένα δεδομένα είναι απαραίτητα.
- Βεβαιωθείτε ότι έχετε αρκετά παραδείγματα εκπαίδευσης στα δεδομένα σας ώστε το μοντέλο να μάθει μοτίβα. Διαφορετικά, το μοντέλο μπορεί να απομνημονεύσει τα παραδείγματα και να προσαρμόσει περισσότερο, χωρίς τη δυνατότητα γενικεύω σε αόρατα παραδείγματα.
- Επιλέξτε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί σε ένα σώμα που σχετίζεται με την εργασία σας. Για την απάντηση ερωτήσεων, επιλέγουμε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί στο σύνολο δεδομένων Stanford Question Answering. Παρόμοια με αυτό, υπάρχουν διαφορετικά μοντέλα διαθέσιμα για εργασίες όπως ανάλυση συναισθήματος, δημιουργία κειμένου, σύνοψη, ταξινόμηση κειμένου και άλλα.
- Δοκιμάστε Συσσώρευση κλίσης εάν έχετε περιορισμένη μνήμη GPU. Σε αυτήν τη μέθοδο, αντί να ενημερώνονται τα βάρη του μοντέλου μετά από κάθε παρτίδα, οι διαβαθμίσεις συσσωρεύονται σε πολλές μίνι παρτίδες πριν από την εκτέλεση μιας ενημέρωσης.
- Εάν αντιμετωπίζετε το πρόβλημα της υπερβολικής τοποθέτησης κατά τη λεπτομέρεια, χρησιμοποιήστε το τακτοποίηση τεχνικές. Ορισμένες κοινά χρησιμοποιούμενες μέθοδοι περιλαμβάνουν την προσθήκη επιπέδων εγκατάλειψης στην αρχιτεκτονική του μοντέλου, την εφαρμογή αποσύνθεσης βάρους και την κανονικοποίηση του στρώματος.
Συμπέρασμα
Τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας μπορούν να σας βοηθήσουν να αυτοματοποιήσετε πολλές εργασίες με γρήγορο και αποτελεσματικό τρόπο. Τα τελειοποιημένα LLM σάς βοηθούν να αξιοποιήσετε τη δύναμη της μεταφοράς μάθησης και να την προσαρμόσετε στον συγκεκριμένο τομέα σας. Η λεπτομέρεια μπορεί να είναι απαραίτητη εάν το σύνολο δεδομένων σας αφορά τομείς όπως ιατρικές, τεχνικές εξειδικευμένες, σύνολα δεδομένων οικονομικών και πολλά άλλα.
Σε αυτό το άρθρο χρησιμοποιήσαμε το BERT καθώς είναι ανοιχτού κώδικα και λειτουργεί καλά για προσωπική χρήση. Εάν εργάζεστε σε ένα έργο μεγάλης κλίμακας, μπορείτε να επιλέξετε πιο ισχυρά LLM, όπως το GPT3 ή άλλες εναλλακτικές λύσεις ανοιχτού κώδικα. Θυμηθείτε ότι η προσαρμογή μοντέλων μεγάλων γλωσσών μπορεί να είναι υπολογιστικά δαπανηρή και χρονοβόρα. Βεβαιωθείτε ότι έχετε επαρκείς υπολογιστικούς πόρους, συμπεριλαμβανομένων των GPU ή των TPU με βάση την κλίμακα.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://stackabuse.com/guide-to-fine-tuning-open-source-llms-on-custom-data/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 12
- 20
- 8
- a
- Ικανός
- Σχετικα
- πρόσβαση
- πρόσβαση
- Λογαριασμός
- Συσσωρευμένος
- Κατορθώνω
- ενεργειών
- πραγματικά
- Αδάμ
- προσθήκη
- Προσθέτει
- θετός
- Μετά το
- εμπρός
- AI
- Επίσης
- εναλλακτικές λύσεις
- am
- μεταξύ των
- ποσό
- Ποσά
- an
- ανάλυση
- και
- Άλλος
- απάντηση
- απαντήσεις
- κάθε
- πλησιάζω
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- επιχείρημα
- άρθρο
- AS
- At
- Προσπάθειες
- αυτοματοποίηση
- αυτομάτως
- διαθέσιμος
- μέσος
- αποφύγετε
- βασίζονται
- BE
- ήταν
- πριν
- παρακάτω
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Καλύτερα
- μεταξύ
- προκατάληψη
- Δισεκατομμύριο
- άνθηση
- σύνορο
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- κλήση
- CAN
- Χωρητικότητα
- περίπτωση
- πάλη
- Αλλαγές
- ChatGPT
- έλεγχος
- επιλογή
- Επιλέξτε
- τάξη
- ταξινόμηση
- κωδικός
- συνήθως
- κοινότητα
- Ολοκληρώνει
- συμπέρασμα
- αποτελείται
- Περιέχει
- συμφραζόμενα
- συμφραζόμενα
- μετατροπή
- Αντίστοιχος
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργία
- Σταυρός
- κρίσιμος
- Ρεύμα
- Τη στιγμή
- έθιμο
- προσαρμόσετε
- ημερομηνία
- σύνολα δεδομένων
- ορίζεται
- αναπτυχθεί
- επιθυμητή
- αναπτύχθηκε
- συσκευή
- Διαβήτης
- DID
- Διατροφή
- διαφορετικές
- Διαστάσεις
- διάφορα
- do
- έγγραφο
- έγγραφα
- κάνει
- τομέα
- domains
- Don
- γίνεται
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- εύκολα
- αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- αλλιώς
- ενεργοποίηση
- τέλος
- αρκετά
- εξασφαλίζω
- οντότητα
- εποχή
- εποχές
- ουσιώδης
- εκτίμηση
- Even
- ΠΑΝΤΑ
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- Excel
- έξοχος
- ακριβά
- εξαγωγή
- εκχύλισμα
- Πρόσωπο
- Falls
- Χαρακτηριστικά
- Fed
- πεδίο
- Πεδία
- Αρχεία
- τελικός
- Τελικά
- οικονομικός
- Εύρεση
- Συγκέντρωση
- Για
- μορφή
- Προς τα εμπρός
- ΠΛΑΙΣΙΟ
- Δωρεάν
- από
- λειτουργία
- γενικά
- γενεά
- γενετική
- Git
- Go
- καλός
- GPU
- GPU
- κλίσεις
- καθοδηγήσει
- χέρι
- λαβή
- hands-on
- συμβαίνει
- Έχω
- Υγεία
- ακούσει
- βαριά
- βοήθεια
- ως εκ τούτου
- εδώ
- Επισημάνετε
- κουκούλα
- φτερουγίζω
- Πως
- Πώς να
- HTTPS
- τεράστιος
- ανθρώπινος
- τεράστιος
- i
- if
- εικόνα
- φαντάζομαι
- εκτελεστικών
- εισαγωγή
- in
- περιλαμβάνουν
- περιλαμβάνονται
- Συμπεριλαμβανομένου
- ευρετήριο
- άτομα
- πληροφορίες
- εισαγωγή
- είσοδοι
- εγκαθιστώ
- παράδειγμα
- οδηγίες
- αλληλεπιδρούν
- σε
- Εισαγωγή
- IT
- επανάληψη
- Δουλειά
- json
- Διατήρηση
- Ετικέτες
- Γλώσσα
- large
- μεγάλης κλίμακας
- στρώμα
- στρώματα
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθει
- μάθηση
- ας
- Μόχλευση
- LG
- Βιβλιοθήκη
- Μου αρέσει
- Περιωρισμένος
- Λιστα
- ll
- LLM
- φορτίο
- φορτωτής
- φόρτωση
- off
- Παρτίδα
- κάνω
- διευθυντής
- τρόπος
- χειροκίνητα
- πολοί
- μαζική
- Ενδέχεται..
- εννοώ
- νόημα
- ιατρικών
- Μνήμη
- μέθοδος
- μέθοδοι
- ενδέχεται να
- εκατομμύρια
- ελάχιστος
- μοντέλο
- μοντέλα
- τροποποιήσει
- Μονάδα μέτρησης
- ενότητες
- περισσότερο
- πλέον
- πολύ
- πολλαπλούς
- my
- εθνικός
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- Νέα
- επόμενη
- ΝΙΗ
- nlp
- Όχι.
- κανονικός
- τώρα
- αριθμός
- αντικείμενο
- αποκτήσει
- λαμβάνεται
- of
- προσφορές
- συχνά
- on
- ONE
- διαδικτυακά (online)
- αποκλειστικά
- ανοίξτε
- ανοικτού κώδικα
- Επιλογή
- Επιλογές
- or
- οργανώσεις
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- επί
- δική
- πακέτο
- Packages
- καταβλήθηκε
- ζεύγη
- παράμετροι
- Ειδικότερα
- Πέρασμα
- μονοπάτι
- πρότυπα
- για
- επίδοση
- εκτελούνται
- εκτέλεση
- προσωπικός
- σχέδιο
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- σημεία
- δυνατότητες
- δύναμη
- τροφοδοτείται
- ισχυρός
- Πρακτικός
- προηγουμένως
- Πρόβλημα
- Επεξεργασμένο
- σχέδιο
- παρέχουν
- παρέχει
- pytorch
- Ερωτήσεις και απαντήσεις
- ερώτηση
- Ερωτήσεις
- Γρήγορα
- γρήγορα
- Τιμή
- μάλλον
- φθάσουν
- Διάβασε
- αναγνώριση
- αναγνωρίζω
- συνιστάται
- μείωση
- αναφέρεται
- Σχέσεις
- σχετικά
- θυμάμαι
- αφαιρέστε
- εκπροσωπώ
- απαιτήσεις
- Υποστηρικτικό υλικό
- υπεύθυνος
- Αποτελέσματα
- Επιστροφές
- Δαχτυλίδι
- τρέξιμο
- s
- λένε
- Κλίμακα
- μηδέν
- Αναζήτηση
- δείτε
- ΕΑΥΤΟΣ
- ποινή
- συναίσθημα
- σειρά
- τον καθορισμό
- σκιά
- σεντόνι
- θα πρέπει να
- δείχνουν
- παρουσιάζεται
- Shuffle
- δηλώ
- παρόμοιες
- small
- μικρές επιχειρήσεις
- μικρότερος
- μερικοί
- Πηγή
- ειδική
- συγκεκριμένες
- ειδικά
- Stackabuse
- πρότυπα
- στέκεται
- stanford
- Εκκίνηση
- Ξεκινήστε
- state-of-the-art
- Βήμα
- στάση
- Σπάγγος
- συνδρομή
- τέτοιος
- επαρκής
- ΠΕΡΙΛΗΨΗ
- υποστήριξη
- βέβαιος
- Πάρτε
- Συζήτηση
- στόχος
- Έργο
- εργασίες
- Τεχνικός
- ορολογία
- όροι
- δοκιμή
- Ταξινόμηση κειμένου
- από
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- τότε
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- Μέσω
- ώρα
- χρονοβόρος
- συμβουλές
- προς την
- συμβολίζω
- tokenizing
- κουπόνια
- εργαλείο
- κορυφή
- δάδα
- προς
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταφορά
- μεταφέρονται
- μετασχηματιστές
- μετάβαση
- Μετάφραση
- θεραπεία
- Προσπάθησα
- δύο
- τύπος
- τύποι
- υπό
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- διαφορετικός
- up-to-ημερομηνία
- Ενημέρωση
- ενημέρωση
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- ποικιλία
- Δες
- θέλω
- we
- βάρος
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- Τι
- ενώ
- Ποιό
- ενώ
- ευρύς
- ευρέως
- θα
- με
- χωρίς
- λέξη
- λόγια
- εργαζόμενος
- λειτουργεί
- ανησυχία
- θα
- θα ήθελα
- γράφω
- Εσείς
- Σας
- zephyrnet