ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ် ကန့်သတ်ချက်များနှင့် မှတ်ဉာဏ် လိုအပ်ချက်များကို နားလည်ခြင်း- နက်ရှိုင်းစွာ ထိုးဆင်းခြင်း။

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) သည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ထူးထူးခြားခြား တိုးတက်မှုများကို မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ GPT-4၊ Google ၏ Gemini နှင့် Claude 3 ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် စံနှုန်းအသစ်များကို သတ်မှတ်ပေးလျက်ရှိသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် စာသားထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ဘာသာပြန်ခြင်းကို မြှင့်တင်ပေးရုံသာမက ပိုမိုပြည့်စုံသော AI ဖြေရှင်းချက်များအား ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် ဘက်စုံလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုထည့်သွင်းမှုများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းတွင် အခြေခံအသစ်များကို ချိုးဖျက်ပေးပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ OpenAI ၏ GPT-4 သည် လူသားနှင့်တူသော စာသားများကို နားလည်ခြင်းနှင့် ဖန်တီးခြင်းတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ပြသခဲ့ပြီး Google ၏ Gemini မော်ဒယ်များသည် စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် အသံများအပါအဝင် ကွဲပြားသောဒေတာအမျိုးအစားများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် သာလွန်ကောင်းမွန်သဖြင့် ပိုမိုချောမွေ့ပြီး ဆက်စပ်မှုရှိသော အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ အလားတူ၊ Anthropic's Claude 3 မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ ဘာသာစကားပေါင်းစုံ စွမ်းရည်များနှင့် AI လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုများကြောင့် မှတ်သားခံရပါသည်။

LLM များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ဆက်လက်အရှိန်မြှင့်လာသည်နှင့်အမျှ ဤမော်ဒယ်များ၏ ရှုပ်ထွေးပွေလီမှုများ၊ အထူးသဖြင့် ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ဘောင်များနှင့် မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို နားလည်ရန်မှာ အရေးကြီးလာသည်။ ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် ဤရှုထောင့်များကို ချေဖျက်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး အသေးစိတ်နားလည်ရလွယ်ကူသော ရှင်းလင်းချက်ကို ပေးဆောင်ပါသည်။

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏အခြေခံများ

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များဟူသည် အဘယ်နည်း။

ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများသည် လူသားဘာသာစကားကို နားလည်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် Transformers ကဲ့သို့သော ဗိသုကာပညာကို မှီခိုအားထားကာ စာသားများကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် မိမိကိုယ်ကို အာရုံစိုက်ခြင်းကဲ့သို့သော ယန္တရားများကို အသုံးပြုသည်။

LLMs ရှိ ကန့်သတ်ချက်များ၏ အရေးပါမှု

ကန့်သတ်ချက်များသည် ဤမော်ဒယ်များ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် ခန့်မှန်းချက်များ၌ အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချရန် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်က ချိန်ညှိပေးသော အလေးများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများ ပါဝင်သည်။ ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက်သည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မကြာခဏ ဆက်စပ်နေသော်လည်း ၎င်း၏ တွက်ချက်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို လွှမ်းမိုးပါသည်။

Transformer Architecture ကိုနားလည်ခြင်း။

Transformers ဗိသုကာ

ျခံဳငံုသံုးသပ္မႈ

Vaswani et al မှ "Attention Is All You Need" စာတမ်းတွင် မိတ်ဆက်ထားသော Transformer ဗိသုကာလက်ရာ။ (2017) သည် LLM အများအပြားအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်လာသည်။ ၎င်းတွင် ကုဒ်ဒါတစ်ခုနှင့် ဒီကုဒ်ဒါတစ်ခု ပါ၀င်ပြီး တစ်ခုစီတွင် ထပ်တူထပ်မျှ အလွှာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။

Encoder နှင့် Decoder အစိတ်အပိုင်းများ

• အန်ကုဒ်: ထည့်သွင်းမှုအပိုင်းကို လုပ်ဆောင်ပြီး context-aware ကိုယ်စားပြုမှုကို ဖန်တီးသည်။
• ကုတ်နံပါတ်: ကုဒ်ဒါ၏ ကိုယ်စားပြုမှုနှင့် ယခင်ထုတ်လုပ်ထားသော တိုကင်များကို အသုံးပြု၍ အထွက်အစီအစဥ်ကို ဖန်တီးသည်။

သော့အဆောက်အဦများ

1. အာရုံပေါင်းစုံ: ထည့်သွင်းမှုအစီအစဉ်၏ မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း အာရုံစိုက်ရန် မော်ဒယ်ကို ဖွင့်ပါ။
2. Feed-Forward အာရုံကြောကွန်ရက်များ: မော်ဒယ်သို့ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော ရှုပ်ထွေးမှုကို ပေါင်းထည့်သည်။
3. Layer Normalization- အလယ်အလတ် ရလဒ်များကို ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်မှုကို တည်ငြိမ်စေပြီး အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။

Parameters အရေအတွက်ကို တွက်ချက်ခြင်း။

ထိရောက်သော Transformer သင်တန်းအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ

Transformer-based LLMs တွင် ကန့်သတ်ချက်များ တွက်ချက်ခြင်း။

Transformer-based LLM ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီအတွက် ပါရာမီတာတွက်ချက်မှုကို ပိုင်းဖြတ်ကြပါစို့။ မူရင်းစာရွက်မှ အမှတ်အသားကို အသုံးပြုပါမည်။ d_model မော်ဒယ်၏ လျှို့ဝှက်အခြေအနေများကို ကိုယ်စားပြုသည်။

1. အလွှာကို မြှုပ်ထားသည်။:
   • ကန့်သတ်ချက်များ = vocab_size * d_model
2. အာရုံပေါင်းစုံ:
   • ဘို့ h ခေါင်းများ၊ d_k = d_v = d_model / h:
   • ကန့်သတ်ချက်များ = 4 * d_model^2 (Q၊ K၊ V နှင့် အထွက်ခန့်မှန်းချက်များအတွက်)
3. Feed-Forward ကွန်ရက်:
   • ကန့်သတ်ချက်များ = 2 * d_model * d_ff + d_model + d_ff
   • ဘယ်မှာ d_ff ပုံမှန်အားဖြင့် 4* d_model
4. Layer Normalization:
   • ကန့်သတ်ချက်များ = 2 * d_model (စကေးနှင့်ဘက်လိုက်မှုအတွက်)

Transformer အလွှာတစ်ခုအတွက် စုစုပေါင်း ဘောင်များ-

• Parameters_layer = Parameters_attention + Parameters_ffn + ၂၅၆ * Parameters_layernorm

မော်ဒယ်တစ်ယောက်အတွက်ပါ။ N အလွှာများ:

• စုစုပေါင်း Parameters = N * Parameters_layer + Parameters_embedding + Parameters_output

ဥပမာ တွက်ချက်ခြင်း။

အောက်ပါသတ်မှတ်ချက်များဖြင့် မော်ဒယ်ကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။

• d_model = 768
• h (အာရုံစူးစိုက်မှုခေါင်းအရေအတွက်) = ၁၂
• N (အလွှာအရေအတွက်) = ၁၂
• vocab_size = 50,000

1. အလွှာကို မြှုပ်ထားသည်။:
   • 50,000 * 768 = 38,400,000
2. အာရုံပေါင်းစုံ:
   • 4 * 768^2 = 2,359,296
3. Feed-Forward ကွန်ရက်:
   • 2*768*(4*768)+768+(4*768)=4,719,616 ကြား၊
4. Layer Normalization:
   • 2 * 768 = 1,536

အလွှာတစ်ခုစီအတွက် စုစုပေါင်း ဘောင်များ-

• 2,359,296 + 4,719,616 + (2*1,536) = 7,081,984၊

အလွှာ 12 ခုအတွက် စုစုပေါင်း ဘောင်များ-

• 12 * 7,081,984 = 84,983,808

စုစုပေါင်းမော်ဒယ်ဘောင်များ-

• 84,983,808 + = 38,400,000 123,383,808

ဤမော်ဒယ်တွင် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ကန့်သတ်ဘောင်ပေါင်း ၁၂၃ သန်းရှိသည်။

Memory အသုံးပြုမှု အမျိုးအစားများ

LLM များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှု အမျိုးအစားနှစ်ခုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည်-

1. မော်ဒယ်အမှတ်တရ: မော်ဒယ်ဘောင်များကို သိမ်းဆည်းရန် လိုအပ်သော မမ်မိုရီ။
2. အလုပ်လုပ်မှတ်ဉာဏ်- အလယ်အလတ်လှုပ်ရှားဆောင်ရွက်မှုများ၊ gradients နှင့် optimizer states များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် ကောက်ချက်ချခြင်း သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်း လိုအပ်သော မှတ်ဉာဏ်။

Model Memory တွက်ချက်ခြင်း။

မော်ဒယ်မှတ်ဉာဏ်သည် ကန့်သတ်နံပါတ်များနှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်သည်။ အချို့သောမော်ဒယ်များသည် 32-bit floats များဖြင့် ရောစပ်ထားသောတိကျမှုလေ့ကျင့်ရေးကို အသုံးပြုသော်လည်း ပါရာမီတာတစ်ခုစီကို 16-bit floating-point နံပါတ်အဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည်။

Model Memory (bytes) = ကန့်သတ်ချက်အရေအတွက် * ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုလျှင် Bytes

ကန့်သတ်ချက်များ 123 သန်းရှိသော ကျွန်ုပ်တို့၏ နမူနာမော်ဒယ်အတွက်၊

• မော်ဒယ်မှတ်ဉာဏ် (32-ဘစ်) = 123,383,808 * 4 bytes = 493,535,232 bytes ≈ 494 MB
• မော်ဒယ်မှတ်ဉာဏ် (16-ဘစ်) = 123,383,808 * 2 bytes = 246,767,616 bytes ≈ 247 MB

အလုပ်မှတ်ဉာဏ်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။

အလုပ်လုပ်သည့်မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များသည် သီးခြားလုပ်ငန်းတာဝန်၊ အတွဲအရွယ်အစားနှင့် အပိုင်းအရှည်ပေါ်မူတည်၍ သိသိသာသာကွဲပြားနိုင်သည်။ ကောက်ချက်ချစဉ်အတွင်း အလုပ်လုပ်မှတ်ဉာဏ်အတွက် အကြမ်းဖျင်းခန့်မှန်းချက်မှာ-

Working Memory ≈ 2 * Model Memory

၎င်းသည် မော်ဒယ်ဘောင်များ နှင့် အလယ်အလတ် လှုပ်ရှားဆောင်ရွက်မှု နှစ်ခုလုံးကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် တွက်ချက်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ gradients နှင့် optimizer states များကို သိမ်းဆည်းရန် လိုအပ်သောကြောင့် memory လိုအပ်ချက်များသည် ပိုမိုမြင့်မားနိုင်သည်။

Training Memory ≈ 4 * Model Memory

ကျွန်ုပ်တို့၏ နမူနာပုံစံအတွက်

• Inference Working Memory ≈ 2 * 494 MB = 988 MB ≈ 1 GB
• သင်တန်းမှတ်ဉာဏ် ≈ 4 * 494 MB = 1,976 MB ≈ 2 GB

Steady-State Memory အသုံးပြုမှုနှင့် Peak Memory အသုံးပြုမှု

Transformer ဗိသုကာကိုအခြေခံ၍ ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါ၊ ထိရောက်သောအရင်းအမြစ်ခွဲဝေမှုအတွက် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ မမ်မိုရီလိုအပ်ချက်များကို အဓိကအမျိုးအစားနှစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြမ်းကြည့်ရအောင်- တည်ငြိမ်သောမှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုနှင့် အမြင့်ဆုံးမှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုတို့ကို ပိုင်းခြားကြပါစို့။

Steady-State Memory အသုံးပြုမှု

တည်ငြိမ်သော မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုတွင် အောက်ပါ အစိတ်အပိုင်းများ ပါဝင်သည်။

1. မော်ဒယ်အလေးများ: N သည် ပါရာမီတာများ၏ အရေအတွက်ဖြစ်သည့် 32N bytes လိုအပ်သော မော်ဒယ်ဘောင်များ ၏ FP4 မိတ္တူများ။
2. Optimizer တိတ်: Adam optimizer အတွက်၊ ၎င်းသည် 8N bytes (ပါရာမီတာတစ်ခုလျှင် ပြည်နယ် 2 ခု လိုအပ်သည်)။
3. gradients- 32N bytes လိုအပ်သော gradient များ၏ FP4 မိတ္တူ။
4. ဒေတာထည့်သွင်းခြင်း။: int64 ထည့်သွင်းမှုများကို ယူဆပါက၊ ၎င်းသည် 8BD ဘိုက်များ လိုအပ်ပြီး B သည် အသုတ်အရွယ်အစားဖြစ်ပြီး D သည် ထည့်သွင်းမှုအတိုင်းအတာဖြစ်သည်။

စုစုပေါင်းတည်ငြိမ်သော မမ်မိုရီအသုံးပြုမှုကို အနီးစပ်ဆုံး ခန့်မှန်းနိုင်သည်-

• M_steady = 16N + 8BD ဘိုက်များ

Peak Memory အသုံးပြုမှု

gradient တွက်ချက်ခြင်းအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို သိမ်းဆည်းထားသောအခါ နောက်ပြန်သွားသည့်အချိန်အတွင်း မမ်မိုရီအသုံးပြုမှုသည် အမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်။ အမြင့်ဆုံးမှတ်ဉာဏ်အတွက် အဓိကပံ့ပိုးသူများမှာ-

1. Layer Normalization: အလွှာတစ်ခုလျှင် 4E bytes လိုအပ်သည်၊ E = BSH (B: batch size၊ S: sequence length၊ H: hidden size)။
2. အာရုံကြောပိတ်ဆို့ခြင်း။:
   • QKV တွက်ချက်မှု- 2E ဘိုက်များ
   • အာရုံစူးစိုက်မက်ထရစ်- 4BSS ဘိုက်များ (S- အစီအစဥ်အရှည်)
   • အာရုံစူးစိုက်မှု အထွက်- 2E ဘိုက်
3. Feed-Forward Block:
   • ပထမမျဉ်းသားအလွှာ- 2E ဘိုက်များ
   • GELU အသက်သွင်းခြင်း- 8E ဘိုက်များ
   • ဒုတိယ မျဉ်းသားအလွှာ- 2E ဘိုက်
4. Cross-Entropy ဆုံးရှုံးမှု:
   • မှတ်တမ်းများ- 6BSV ဘိုက်များ (V- ဝေါဟာရ အရွယ်အစား)

စုစုပေါင်း activation memory ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်-

• M_act = L * (14E + 4BSS) + 6BSV ဘိုက်များ

L သည် transformer အလွှာများ၏ အရေအတွက်ဖြစ်သည်။

စုစုပေါင်း Peak Memory အသုံးပြုမှု

လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အမြင့်ဆုံးမှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို တည်ငြိမ်သောမှတ်ဉာဏ်နှင့် အသက်ဝင်စေသောမှတ်ဉာဏ်တို့ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ခန့်မှန်းနိုင်သည်-

• M_peak = M_steady + M_act + 4BSV ဘိုက်များ

အပိုဆောင်း 4BSV သက်တမ်းသည် နောက်ပြန်ဖြတ်သန်းမှု၏အစတွင် အပိုခွဲဝေမှုတစ်ခုအတွက် ပါဝင်သည်။

ဤအစိတ်အပိုင်းများကို နားလည်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ထိရောက်သော အရင်းအမြစ်ခွဲဝေမှုနှင့် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ကြောင်း သေချာစေသည်။

ဥပဒေများကို ချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ထိရောက်မှုဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ

 LLM များအတွက် အတိုင်းအတာဥပဒေများ

ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက် တိုးလာသည်နှင့်အမျှ LLM များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် အချို့သော အတိုင်းအတာဥပဒေများကို လိုက်နာလေ့ရှိကြောင်း သုတေသနပြုချက်များအရ သိရသည်။ Kaplan et al ။ ကန့်သတ်အရေအတွက်များ၊ တွက်ချက်မှုဘတ်ဂျက်နှင့် ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားတို့၏ ပါဝါဥပဒေအဖြစ် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်လာသည်ကို (2020) တွင် တွေ့ရှိခဲ့သည်။

မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကန့်သတ်ချက်များ အရေအတွက်အကြား ဆက်စပ်မှုကို အောက်ပါတို့က ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။

စွမ်းဆောင်ရည် ∝ N^α

N သည် ပါရာမီတာများ၏ အရေအတွက်ဖြစ်ပြီး α သည် ဘာသာစကား မော်ဒယ်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ပုံမှန်အားဖြင့် 0.07 ဝန်းကျင်တွင် အတိုင်းအတာချဲ့ကိန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ယင်းက စွမ်းဆောင်ရည် 10% တိုးတက်အောင်မြင်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် 10^(1/α) ≈ 3.7 ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုဖြင့် ကန့်သတ်အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်ရန် လိုအပ်သည်။

ထိရောက်မှုနည်းပညာများ

LLMs များ ဆက်လက်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ၊ သုတေသီများနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်-

a) ရောစပ်တိကျမှုသင်တန်းမှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များကို လျှော့ချရန်အတွက် အချို့သောလုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် 16-bit သို့မဟုတ် 8-bit မျှော့နံပါတ်များကို အသုံးပြုခြင်း။

b) စံပြ Parallelism− စက်တစ်ခုတည်းတွင် အံဝင်ခွင်ကျနိုင်သောထက် ပိုကြီးသောမော်ဒယ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် GPU အများအပြား သို့မဟုတ် TPU များပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို ဖြန့်ဝေခြင်း။

c) Gradient စစ်ဆေးရေးဂိတ်: ၎င်းတို့ကို သိမ်းဆည်းမည့်အစား နောက်ပြန်သွားနေစဉ်အတွင်း အချို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြန်လည်တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် မှတ်ဉာဏ်အတွက် အရောင်းအ၀ယ်တွက်ချက်ခြင်း။

d) တံစဉ်များကို ဖြတ်တောက်ခြင်း: ပိုသေးငယ်ပြီး ပိုမိုထိရောက်သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ တိကျမှုလွန်လေ့ကျင့်မှုကို လျှော့ချခြင်း သို့မဟုတ် အရေးကြီးသော အလေးများကို ဖယ်ရှားခြင်း။

e) ပေါင်းခံ: ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များ၏ အမူအကျင့်များကို အတုယူရန် သေးငယ်သော မော်ဒယ်လ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည် အများအပြားကို ကန့်သတ်ချက်များ အနည်းငယ်ဖြင့် ထိန်းသိမ်းထားနိုင်စေပါသည်။

လက်တွေ့နမူနာနှင့် တွက်ချက်မှုများ

ကောက်ချက်

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် ဤအစွမ်းထက်ကိရိယာများကို ထိရောက်စွာဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ Transformer ဗိသုကာ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာပြီး GPT ကဲ့သို့သော လက်တွေ့နမူနာများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤမော်ဒယ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အတိုင်းအတာကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် ၎င်းတို့၏အပလီကေးရှင်းများတွင် နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို ပိုမိုနားလည်ရန်၊ ဤပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက်များကို ကြည့်ပါ-

• Gemma 2 ရှိ ပြီးပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်ချက်ကို စူးစမ်းပါ။- Google ၏ Open Large Language Model အသစ် ၎င်း၏ မြှင့်တင်ထားသော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဆန်းသစ်သော အင်္ဂါရပ်များအကြောင်း ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအတွက်။
• Scratch and Beyond မှ RAG အတွက် Building LLM အေးဂျင့်များအကြောင်း လေ့လာပါ။: ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန် retrieval-augmented မျိုးဆက်တွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများကို ဆွေးနွေးသည်။
• ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရှာဖွေပါ။ NVIDIA GPUs နှင့် CUDA ဖြင့် LLM များကို လေ့ကျင့်သတ်မှတ်ခြင်း၊ ချိန်ညှိခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း AI စနစ်များကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်။