บทนำ
ฉันแน่ใจว่าพวกคุณส่วนใหญ่เคยได้ยินเกี่ยวกับ ChatGPT และลองใช้เพื่อตอบคำถามของคุณ! เคยสงสัยไหมว่าเกิดอะไรขึ้นภายใต้ประทุน? ขับเคลื่อนโดย GPT-3 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Open AI โมเดลภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้ ซึ่งมักเรียกกันว่า LLM ได้ปลดล็อกความเป็นไปได้มากมายใน ประมวลผลภาษาธรรมชาติ.
โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร
แบบจำลอง LLM ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมาก ทำให้สามารถเข้าใจภาษามนุษย์พร้อมความหมายและบริบทได้ ก่อนหน้านี้ โมเดลส่วนใหญ่ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้แนวทางที่มีการควบคุมดูแล ซึ่งเราป้อนคุณลักษณะอินพุตและป้ายกำกับที่เกี่ยวข้อง ซึ่งแตกต่างจากนี้ LLMs ได้รับการฝึกอบรมผ่านการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งพวกเขาจะได้รับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลโดยไม่มีป้ายกำกับและคำแนะนำใดๆ ดังนั้น LLM จึงเรียนรู้ความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างคำของภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถใช้กับงานที่หลากหลาย เช่น การสร้างข้อความ การตอบคำถาม การแปลจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง และอื่นๆ อีกมากมาย
โมเดลภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้สามารถปรับแต่งชุดข้อมูลแบบกำหนดเองสำหรับงานเฉพาะโดเมนได้อย่างละเอียด ในบทความนี้ ผมจะพูดถึงความจำเป็นในการปรับจูน LLM ต่างๆ ที่มี และแสดงตัวอย่างด้วย
ทำความเข้าใจกับ LLM Fine-Tuning
สมมติว่าคุณดำเนินการชุมชนสนับสนุนโรคเบาหวานและต้องการตั้งค่าสายด่วนออนไลน์เพื่อตอบคำถาม LLM ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจะได้รับการฝึกอบรมโดยทั่วไปมากกว่า และไม่สามารถให้คำตอบที่ดีที่สุดสำหรับคำถามเฉพาะโดเมนและเข้าใจข้อกำหนดทางการแพทย์และคำย่อได้ สามารถแก้ไขได้โดยการปรับแต่งอย่างละเอียด
เราหมายถึงอะไรโดยการปรับละเอียด? กล่าวโดยสังเขปว่า โอน
การเรียนรู้! โมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ทรัพยากรจำนวนมากและมีพารามิเตอร์หลายล้านตัว การเป็นตัวแทนและรูปแบบภาษาที่ LLM ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรมล่วงหน้าจะถูกโอนไปยังงานปัจจุบันของคุณ ในทางเทคนิค เราเริ่มต้นแบบจำลองด้วยตุ้มน้ำหนักที่ฝึกไว้ล่วงหน้า แล้วฝึกกับข้อมูลเฉพาะงานของเราเพื่อให้ได้น้ำหนักที่ปรับให้เหมาะสมกับงานมากขึ้นสำหรับพารามิเตอร์ คุณยังสามารถทำการเปลี่ยนแปลงในสถาปัตยกรรมของโมเดล และแก้ไขเลเยอร์ตามความต้องการของคุณ
ทำไมคุณควรปรับแต่งโมเดล?
- ประหยัดเวลาและทรัพยากร: การปรับละเอียดสามารถช่วยให้คุณลดเวลาการฝึกอบรมและทรัพยากรที่จำเป็นกว่าการฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น
- ความต้องการข้อมูลที่ลดลง: หากคุณต้องการฝึกโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะต้องมีข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากซึ่งมักไม่พร้อมใช้งานสำหรับบุคคลทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็ก การปรับแต่งอย่างละเอียดสามารถช่วยให้คุณได้รับประสิทธิภาพที่ดีแม้จะมีข้อมูลจำนวนน้อยก็ตาม
- ปรับแต่งตามความต้องการของคุณ: LLM ที่ผ่านการฝึกอบรมมาล่วงหน้าอาจไม่ตรงกับคำศัพท์และตัวย่อเฉพาะโดเมนของคุณ ตัวอย่างเช่น LLM ทั่วไปจะไม่ทราบว่า "ประเภท 1" และ "ประเภท 2" หมายถึงประเภทของโรคเบาหวาน ในขณะที่ประเภทที่ปรับแต่งได้
- เปิดใช้งานการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: สมมติว่าเราปรับโมเดลข้อมูลเบาหวานอย่างละเอียดและปรับใช้ จะเกิดอะไรขึ้นหากมีแผนการรับประทานอาหารหรือการรักษาใหม่ที่คุณต้องการรวมอยู่ด้วย คุณสามารถใช้น้ำหนักของโมเดลที่ปรับละเอียดก่อนหน้านี้แล้วปรับเพื่อรวมข้อมูลใหม่ของคุณ สิ่งนี้สามารถช่วยให้องค์กรปรับปรุงโมเดลให้ทันสมัยอยู่เสมอได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเลือกโมเดล LLM แบบโอเพ่นซอร์ส
ขั้นตอนต่อไปคือการเลือกโมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับงานของคุณ ตัวเลือกของคุณคืออะไร? โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ทันสมัยในปัจจุบัน ได้แก่ GPT-3, Bloom, BERT, T5 และ XLNet ในบรรดาสิ่งเหล่านี้ GPT-3 (Generative Pretrained Transformers) ได้แสดงประสิทธิภาพที่ดีที่สุด เนื่องจากได้รับการฝึกฝนบนพารามิเตอร์ 175 พันล้านตัวและสามารถจัดการงาน NLU ที่หลากหลายได้ แต่การปรับแต่งแบบละเอียดของ GPT-3 สามารถเข้าถึงได้ผ่านการสมัครสมาชิกแบบชำระเงินเท่านั้น และค่อนข้างแพงกว่าตัวเลือกอื่นๆ
ในทางกลับกัน BERT เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สและสามารถปรับแต่งได้ฟรี BERT ย่อมาจาก Bi-directional Encoder Decoder Transformers BERT ทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจการแสดงคำตามบริบท
เลือกยังไงดี?
หากงานของคุณมุ่งเน้นไปที่การสร้างข้อความ โมเดล GPT-3 (ชำระเงิน) หรือ GPT-2 (โอเพ่นซอร์ส) จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากงานของคุณอยู่ภายใต้การจัดประเภทข้อความ การตอบคำถาม หรือการจดจำเอนทิตี คุณก็เลือกใช้ BERT ได้ สำหรับกรณีการตอบคำถามเกี่ยวกับโรคเบาหวาน ฉันจะใช้แบบจำลอง BERT
การเตรียมและประมวลผลชุดข้อมูลของคุณล่วงหน้า
นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการปรับแต่ง เนื่องจากรูปแบบของข้อมูลจะแตกต่างกันไปตามรุ่นและงาน สำหรับกรณีนี้ ข้าพเจ้าได้สร้างเอกสารข้อความตัวอย่างที่มีข้อมูลเกี่ยวกับโรคเบาหวานซึ่งข้าพเจ้าได้รับจากสถาบันสุขภาพแห่งชาติ เว็บไซต์. คุณสามารถใช้ข้อมูลของคุณเอง
หากต้องการปรับแต่ง BERT สำหรับงานตอบคำถาม ขอแนะนำให้แปลงข้อมูลของคุณเป็นรูปแบบ SQuAD SQuAD คือชุดข้อมูลการตอบคำถามของ Stanford และรูปแบบนี้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการฝึกอบรมโมเดล NLP สำหรับงานตอบคำถาม ข้อมูลต้องอยู่ในรูปแบบ JSON ซึ่งแต่ละฟิลด์ประกอบด้วย:
context
: ประโยคหรือย่อหน้าที่มีข้อความตามที่ตัวแบบจะค้นหาคำตอบสำหรับคำถามquestion
: คำถามที่เราต้องการให้ BERT ตอบ คุณจะต้องกำหนดกรอบคำถามเหล่านี้ตามวิธีที่ผู้ใช้จะโต้ตอบกับโมเดล QAanswers
: คุณต้องระบุคำตอบที่ต้องการในช่องนี้ มีสององค์ประกอบย่อยภายใต้สิ่งนี้text
และanswer_start
.text
จะมีสตริงคำตอบ ในทางตรงกันข้าม,answer_start
หมายถึงดัชนีซึ่งคำตอบเริ่มต้นในย่อหน้าบริบท
อย่างที่คุณจินตนาการได้ การสร้างข้อมูลนี้สำหรับเอกสารของคุณจะใช้เวลามาก หากคุณต้องทำด้วยตนเอง ไม่ต้องกังวล ฉันจะแสดงวิธีง่ายๆ ด้วยเครื่องมือคำอธิบายประกอบ Haystack
วิธีสร้างข้อมูลในรูปแบบ SQuAD ด้วย Haystack
เมื่อใช้เครื่องมือคำอธิบายประกอบ Haystack คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับงานตอบคำถามได้อย่างรวดเร็ว คุณสามารถเข้าถึงเครื่องมือได้โดยสร้างบัญชีกับพวกเขา เว็บไซต์. สร้างโครงการใหม่และอัปโหลดเอกสารของคุณ คุณสามารถดูได้ภายใต้แท็บ "เอกสาร" ไปที่ "การดำเนินการ" และคุณจะเห็นตัวเลือกในการสร้างคำถามของคุณ คุณสามารถเขียนคำถามและเน้นคำตอบในเอกสารได้ Haystack จะหาดัชนีเริ่มต้นของคำถามโดยอัตโนมัติ ฉันได้แสดงวิธีการทำในเอกสารของฉันในภาพด้านล่าง
รูปที่ 1: การสร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับคำถาม-คำตอบด้วย Haystack
เมื่อคุณสร้างคู่คำถาม-คำตอบเพียงพอสำหรับการปรับแต่งแล้ว คุณควรจะสามารถเห็นบทสรุปของคู่คำถามเหล่านี้ได้ดังที่แสดงด้านล่าง ภายใต้แท็บ "ส่งออกป้ายกำกับ" คุณจะพบตัวเลือกมากมายสำหรับรูปแบบที่คุณต้องการส่งออก เราเลือกรูปแบบทีมสำหรับกรณีของเรา หากคุณต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมในการใช้เครื่องมือ คุณสามารถตรวจสอบได้ เอกสาร. ขณะนี้เรามีไฟล์ JSON ที่มีคู่ QA สำหรับการปรับแต่งอย่างละเอียด
ปรับละเอียดยังไง?
Python มีแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สมากมายที่คุณสามารถใช้สำหรับการปรับแต่งอย่างละเอียด ฉันใช้แพ็คเกจ Pytorch และ Transformers สำหรับเคสของฉัน เริ่มต้นด้วยการอิมพอร์ตโมดูลแพ็คเกจโดยใช้ pip ซึ่งเป็นตัวจัดการแพ็คเกจ เดอะ transformers
ห้องสมุดให้ก BERTTokenizer
ซึ่งใช้สำหรับโทเค็นอินพุตไปยังโมเดล BERT โดยเฉพาะ
!pip install torch
!pip install transformers import json
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
การกำหนดชุดข้อมูลแบบกำหนดเองสำหรับการโหลดและการประมวลผลล่วงหน้า
ขั้นตอนต่อไปคือการโหลดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า คุณสามารถใช้ Dataset
คลาสจาก pytorch's utils.data
โมดูลเพื่อกำหนดคลาสที่กำหนดเองสำหรับชุดข้อมูลของคุณ ฉันได้สร้างคลาสชุดข้อมูลที่กำหนดเองแล้ว diabetes
ดังที่คุณเห็นในข้อมูลโค้ดด้านล่าง เดอะ init
มีหน้าที่เริ่มต้นตัวแปร เดอะ file_path
เป็นอาร์กิวเมนต์ที่จะป้อนเส้นทางของไฟล์การฝึก JSON ของคุณและจะถูกใช้เพื่อเริ่มต้น data
. เราเริ่มต้นการ BertTokenizer
ที่นี่ด้วย
ต่อไป เรากำหนด a load_data()
การทำงาน. ฟังก์ชันนี้จะอ่านไฟล์ JSON ลงในวัตถุข้อมูล JSON และแยกบริบท คำถาม คำตอบ และดัชนีออกจากไฟล์ ผนวกฟิลด์ที่แยกออกมาในรายการและส่งกลับ
พื้นที่ getitem
ใช้ BERT tokenizer เพื่อเข้ารหัสคำถามและบริบทลงในเทนเซอร์อินพุตซึ่งก็คือ input_ids
และ attention_mask
. encode_plus
จะทำให้ข้อความเป็นโทเค็น และเพิ่มโทเค็นพิเศษ (เช่น [CLS] และ [SEP]) โปรดทราบว่าเราใช้ squeeze()
วิธีการลบขนาดซิงเกิลตันใดๆ ก่อนป้อนเข้า BERT สุดท้ายจะส่งคืนเทนเซอร์อินพุตที่ประมวลผลแล้ว
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
เมื่อคุณกำหนดแล้ว คุณสามารถสร้างอินสแตนซ์ของคลาสนี้ได้โดยผ่าน file_path
เถียงมัน
file_path = 'diabetes.json'
dataset = diabetes(file_path)
การฝึกโมเดล
ฉันจะใช้ BertForQuestionAnswering
รุ่นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงาน QA คุณสามารถเริ่มต้นน้ำหนักที่ฝึกไว้ล่วงหน้าของ bert-base-uncased
รุ่นโดยโทร from_pretrained
ฟังก์ชันบนโมเดล นอกจากนี้ คุณควรเลือกฟังก์ชันการสูญเสียการประเมินและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณจะใช้สำหรับการฝึกอบรม
ดูคู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับการเรียนรู้ Git ที่มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด มาตรฐานที่ยอมรับในอุตสาหกรรม และเอกสารสรุปรวม หยุดคำสั่ง Googling Git และจริงๆ แล้ว เรียน มัน!
ฉันใช้โปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพ Adam และฟังก์ชันการสูญเสียเอนโทรปีข้าม คุณสามารถใช้คลาส Pytorch DataLoader
เพื่อโหลดข้อมูลในแบทช์ต่างๆ และสับเปลี่ยนเพื่อหลีกเลี่ยงอคติใดๆ
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)
เมื่อกำหนดตัวโหลดข้อมูลแล้ว คุณสามารถดำเนินการต่อและเขียนลูปการฝึกอบรมขั้นสุดท้ายได้ ในระหว่างการวนซ้ำแต่ละครั้ง แต่ละชุดได้รับจาก data_loader
มี batch_size
จำนวนตัวอย่างซึ่งดำเนินการเผยแพร่ไปข้างหน้าและย้อนกลับ โค้ดจะพยายามค้นหาชุดน้ำหนักที่ดีที่สุดสำหรับพารามิเตอร์ ซึ่งการสูญเสียจะน้อยที่สุด
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}")
เสร็จสิ้นการปรับแต่งของคุณ! คุณสามารถทดสอบโมเดลได้โดยตั้งค่าเป็น model.eval()
. คุณยังสามารถใช้การปรับอัตราการเรียนรู้แบบละเอียดและพารามิเตอร์ที่ไม่มีช่วงเวลาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของคุณ
เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
ต่อไปนี้เป็นจุดที่ควรทราบขณะปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ใดๆ ในข้อมูลที่กำหนดเอง:
- ชุดข้อมูลของคุณต้องแสดงถึงโดเมนเป้าหมายหรืองานที่คุณต้องการให้โมเดลภาษาเป็นเลิศ สะอาด และข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ดีเป็นสิ่งจำเป็น
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีตัวอย่างการฝึกอบรมเพียงพอในข้อมูลของคุณเพื่อให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบ มิฉะนั้น แบบจำลองอาจจดจำตัวอย่างและเกินพอดีโดยไม่มีความสามารถ พูดคุย เพื่อตัวอย่างที่มองไม่เห็น
- เลือกแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคลังข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานของคุณ สำหรับการตอบคำถาม เราเลือกแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลการตอบคำถามของ Stanford ในทำนองเดียวกัน มีโมเดลต่างๆ สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การสร้างข้อความ การสรุป การจัดหมวดหมู่ข้อความ และอื่นๆ
- ดู การสะสมไล่ระดับสี หากคุณมีหน่วยความจำ GPU จำกัด ในวิธีนี้ แทนที่จะอัปเดตน้ำหนักของโมเดลหลังจากแต่ละชุด การไล่ระดับสีจะถูกสะสมไว้ในชุดย่อยหลายชุดก่อนที่จะทำการอัปเดต
- หากคุณประสบปัญหาการโอเวอร์ฟิตในขณะปรับแต่งอย่างละเอียด ให้ใช้ การทำให้เป็นมาตรฐาน เทคโนโลยี บางวิธีที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ การเพิ่มเลเยอร์ออกกลางคันให้กับสถาปัตยกรรมแบบจำลอง การใช้การสลายน้ำหนักและการทำให้เป็นมาตรฐานของเลเยอร์
สรุป
โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถช่วยให้คุณทำงานหลายอย่างได้โดยอัตโนมัติอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ การปรับ LLM อย่างละเอียดช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากพลังของการถ่ายโอนการเรียนรู้และปรับแต่งให้เข้ากับโดเมนเฉพาะของคุณ การปรับแต่งอย่างละเอียดอาจจำเป็นหากชุดข้อมูลของคุณอยู่ในโดเมน เช่น การแพทย์ กลุ่มเฉพาะทางด้านเทคนิค ชุดข้อมูลทางการเงิน และอื่นๆ
ในบทความนี้ เราใช้ BERT เนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สและใช้งานได้ดีสำหรับการใช้งานส่วนบุคคล หากคุณกำลังทำงานในโครงการขนาดใหญ่ คุณสามารถเลือก LLM ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น GPT3 หรือทางเลือกโอเพ่นซอร์สอื่นๆ โปรดจำไว้ว่า การปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างละเอียดอาจมีราคาแพงและใช้เวลานานในการคำนวณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีทรัพยากรการคำนวณเพียงพอ รวมถึง GPU หรือ TPU ตามสเกล
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://stackabuse.com/guide-to-fine-tuning-open-source-llms-on-custom-data/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 12
- 20
- 8
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- Accessed
- ลงชื่อเข้าใช้
- สะสม
- บรรลุ
- การปฏิบัติ
- จริง
- อาดัม
- เพิ่ม
- เพิ่ม
- บุญธรรม
- หลังจาก
- ก่อน
- AI
- ด้วย
- ทางเลือก
- am
- ในหมู่
- จำนวน
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- และ
- อื่น
- คำตอบ
- คำตอบ
- ใด
- เข้าใกล้
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- อาร์กิวเมนต์
- บทความ
- AS
- At
- ความพยายามในการ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- เฉลี่ย
- หลีกเลี่ยง
- ตาม
- BE
- รับ
- ก่อน
- ด้านล่าง
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- อคติ
- พันล้าน
- บานสะพรั่ง
- ชายแดน
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทร
- CAN
- ความจุ
- กรณี
- จับ
- การเปลี่ยนแปลง
- ChatGPT
- ตรวจสอบ
- ทางเลือก
- Choose
- ชั้น
- การจัดหมวดหมู่
- รหัส
- อย่างธรรมดา
- ชุมชน
- เสร็จสิ้น
- ข้อสรุป
- ประกอบ
- มี
- สิ่งแวดล้อม
- ตามบริบท
- การแปลง
- ตรงกัน
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- ข้าม
- สำคัญมาก
- ปัจจุบัน
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- กำหนด
- นำไปใช้
- ที่ต้องการ
- พัฒนา
- เครื่อง
- โรคเบาหวาน
- DID
- อาหาร
- ต่าง
- มิติ
- หลาย
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- โดเมน
- โดเมน
- สวม
- ทำ
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- อย่างง่ายดาย
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- อื่น
- การเปิดใช้งาน
- ปลาย
- พอ
- ทำให้มั่นใจ
- เอกลักษณ์
- ยุค
- ยุค
- จำเป็น
- การประเมินผล
- แม้
- เคย
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- Excel
- ยอดเยี่ยม
- แพง
- ส่งออก
- สารสกัด
- ใบหน้า
- ฟอลส์
- คุณสมบัติ
- เฟด
- สนาม
- สาขา
- เนื้อไม่มีมัน
- สุดท้าย
- ในที่สุด
- ทางการเงิน
- หา
- โฟกัส
- สำหรับ
- รูป
- ข้างหน้า
- FRAME
- ฟรี
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชัน
- โดยทั่วไป
- รุ่น
- กำเนิด
- ไป
- Go
- ดี
- GPU
- GPUs
- การไล่ระดับสี
- ให้คำแนะนำ
- มือ
- จัดการ
- มือบน
- ที่เกิดขึ้น
- มี
- สุขภาพ
- ได้ยิน
- หนัก
- ช่วย
- ด้วยเหตุนี้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- เน้น
- กระโปรงหน้ารถ
- โฉบ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- ใหญ่
- เป็นมนุษย์
- มีมนุษยธรรม
- i
- if
- ภาพ
- ภาพ
- การดำเนินการ
- การนำเข้า
- in
- ประกอบด้วย
- รวม
- รวมทั้ง
- ดัชนี
- บุคคล
- ข้อมูล
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- ติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- คำแนะนำการใช้
- โต้ตอบ
- เข้าไป
- บทนำ
- IT
- การย้ำ
- การสัมภาษณ์
- JSON
- เก็บ
- ป้ายกำกับ
- ภาษา
- ใหญ่
- ขนาดใหญ่
- ชั้น
- ชั้น
- เรียนรู้
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ให้
- เลฟเวอเรจ
- LG
- ห้องสมุด
- กดไลก์
- ถูก จำกัด
- รายการ
- ll
- LLM
- โหลด
- loader
- โหลด
- ปิด
- Lot
- ทำ
- ผู้จัดการ
- ลักษณะ
- ด้วยมือ
- หลาย
- มาก
- อาจ..
- หมายความ
- ความหมาย
- ทางการแพทย์
- หน่วยความจำ
- วิธี
- วิธีการ
- อาจ
- ล้าน
- ต่ำสุด
- แบบ
- โมเดล
- แก้ไข
- โมดูล
- โมดูล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- มาก
- หลาย
- my
- แห่งชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- NIH
- NLP
- ไม่
- ปกติ
- ตอนนี้
- จำนวน
- วัตถุ
- ได้รับ
- ที่ได้รับ
- of
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- ออนไลน์
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- Options
- or
- องค์กร
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- เกิน
- ของตนเอง
- แพ็คเกจ
- แพคเกจ
- ต้องจ่าย
- คู่
- พารามิเตอร์
- ในสิ่งที่สนใจ
- ที่ผ่านไป
- เส้นทาง
- รูปแบบ
- ต่อ
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ส่วนบุคคล
- แผนการ
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- ความเป็นไปได้
- อำนาจ
- ขับเคลื่อน
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ประยุกต์
- ก่อนหน้านี้
- ปัญหา
- แปรรูปแล้ว
- โครงการ
- ให้
- ให้
- ไฟฉาย
- Q & A
- คำถาม
- คำถาม
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- คะแนน
- ค่อนข้าง
- มาถึง
- อ่าน
- การรับรู้
- รับรู้
- แนะนำ
- ลด
- เรียกว่า
- ความสัมพันธ์
- สัมพัทธ์
- ตรงประเด็น
- จำ
- เอาออก
- แสดง
- ความต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- รับผิดชอบ
- ผลสอบ
- รับคืน
- แหวน
- วิ่ง
- s
- กล่าว
- ขนาด
- รอยขีดข่วน
- ค้นหา
- เห็น
- ตนเอง
- ประโยค
- ความรู้สึก
- ชุด
- การตั้งค่า
- เงา
- แผ่น
- น่า
- โชว์
- แสดง
- สับเปลี่ยน
- มีความหมายว่า
- คล้ายคลึงกัน
- เล็ก
- ธุรกิจขนาดเล็ก
- มีขนาดเล็กกว่า
- บาง
- แหล่ง
- พิเศษ
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- สแต็ค
- มาตรฐาน
- ยืน
- Stanford
- เริ่มต้น
- ที่เริ่มต้น
- รัฐของศิลปะ
- ขั้นตอน
- หยุด
- เชือก
- การสมัครสมาชิก
- อย่างเช่น
- เพียงพอ
- สรุป
- สนับสนุน
- แน่ใจ
- เอา
- คุย
- เป้า
- งาน
- งาน
- วิชาการ
- คำศัพท์
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ทดสอบ
- การจัดประเภทข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- เคล็ดลับ
- ไปยัง
- โทเค็น
- tokenizing
- ราชสกุล
- เครื่องมือ
- ด้านบน
- ไฟฉาย
- ไปทาง
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- โอน
- โอน
- หม้อแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- การแปลภาษา
- การรักษา
- พยายาม
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- ภายใต้
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- แตกต่าง
- ทันเหตุการณ์
- บันทึก
- การปรับปรุง
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ใช้
- การใช้
- ความหลากหลาย
- รายละเอียด
- ต้องการ
- we
- น้ำหนัก
- ดี
- คือ
- อะไร
- แต่ทว่า
- ที่
- ในขณะที่
- กว้าง
- อย่างกว้างขวาง
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- คำ
- คำ
- การทำงาน
- โรงงาน
- กังวล
- จะ
- จะ
- เขียน
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล