Mi az Méretezési törvény?

Figyelembe vételi minta, amelyben minden token csak a közeli tokenek fix méretű ablakát veszi figyelembe, hogy csökkentse a számítást.

Olyan képzési beállítás, amelyben a modell úgy fejlődik, hogy interakciókon vagy versenyeken keresztül adatokat generál saját másolataival.

Milyen egyértelműen dokumentálják és érthetőek egy AI-rendszer logikája, adatforrásai és korlátai.

A valós bemeneti adatok időbeli változása, amely ronthatja a modell teljesítményét.

Milyen jól teljesít egy modell új, nem látott adatokon a képzési halmazon kívül.

Egy vektor, amely megmutatja, hogy az egyes paramétereknek mennyit kell változniuk a veszteség csökkentése érdekében.