কি ফ্ল্যাশ মনোযোগ?

প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য ধারাবাহিকভাবে বৈধ ML বৈশিষ্ট্য সংরক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য একটি পরিচালিত সিস্টেম।

মূল প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম যা নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পূর্বাভাস ত্রুটিগুলিকে পিছনের দিকে প্রচার করে মডেল ওজন আপডেট করে।

মেমরি এবং অনুমান খরচ কমাতে মডেল ওজনের সাংখ্যিক নির্ভুলতা হ্রাস করা।

একটি নিউরাল আর্কিটেকচার যা সমান্তরালভাবে সিকোয়েন্স জুড়ে মডেল সম্পর্কের প্রতি মনোযোগ ব্যবহার করে।

মডেল ত্রুটি মান প্রশিক্ষণের সময় গণনা করা হয় এবং সময়ের সাথে সাথে নিচের দিকে অপ্টিমাইজ করা হয়।

একটি ট্রান্সফরমার মেকানিজম যা বিভিন্ন ধরণের সম্পর্ক ক্যাপচার করার জন্য সমান্তরালভাবে বেশ কয়েকটি মনোযোগ ক্রিয়াকলাপ চালায়।