Che cos’è Cache KV?

Approcci di formazione che consentono a un modello di continuare ad apprendere dai nuovi dati senza dimenticare le conoscenze precedenti.

Una strategia di decodifica che campiona solo dai k token successivi più probabili.

Modelli di apprendimento da dati non etichettati senza risultati target espliciti.

Un modello di attenzione in cui ogni token si occupa solo di una finestra di dimensione fissa di token vicini per ridurre il calcolo.

Un tokenizzatore indipendente dalla lingua che apprende le unità delle sottoparole direttamente dal testo non elaborato senza pre-divisione negli spazi bianchi.

Un'impostazione di decodifica che riduce la probabilità che i token siano apparsi, incoraggiando nuovi argomenti.