स्केलिंग कानून क्या है?

एक ध्यान पैटर्न जहां प्रत्येक टोकन गणना को कम करने के लिए केवल पास के टोकन की एक निश्चित आकार की विंडो पर ध्यान केंद्रित करता है।

एक प्रशिक्षण सेटअप जहां एक मॉडल स्वयं की प्रतियों के साथ बातचीत या प्रतियोगिताओं के माध्यम से डेटा उत्पन्न करके सुधार करता है।

एआई सिस्टम के तर्क, डेटा स्रोत और सीमाएं कितनी स्पष्ट रूप से प्रलेखित और समझने योग्य हैं।

समय के साथ वास्तविक दुनिया के इनपुट डेटा में बदलाव जो मॉडल के प्रदर्शन को ख़राब कर सकता है।

कोई मॉडल प्रशिक्षण सेट के बाहर नए, अनदेखे डेटा पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।

एक वेक्टर जो दर्शाता है कि हानि को कम करने के लिए प्रत्येक पैरामीटर को कितना बदलना चाहिए।