AGI (Xam-xam buñ defar)
Sistemu IA buñu xalaat ni mën na def liggéey yu bari ci wàllu xel ci wàllu nit ci wàll yu bari.
Terminoloji xarala yu am solo yuñ leeral ci anam wu gëna leer. Ñu ngi ko jagleel gëstukat yi, ndongo yi ak njàngale mi lalu ci nit ñi.
Di wane 213 terme yu méngoo.
Sistemu IA buñu xalaat ni mën na def liggéey yu bari ci wàllu xel ci wàllu nit ci wàll yu bari.
Sistem losisel bu mëna seetlu, xalaat, ak jël ay matuwaay ngir mëna yegg ci mébet, di faral di jëfandikoo jumtukaay ak mémoire.
Liggéeyu defar sistem IA yi ñu doxalee ci bëgg-bëggu doomi aadama yi, seeni valeur ak seeni sàrti kaaraange.
Politik yi, seeni sàrt, ak jumtukaayi saytu yiy tegtal ni ñuy jëmmalee ak jëfandikoo IA ci askan wi.
Barab bu lalu ci wàññi jeffin ju bonn ji, gacce yi ak risku jëfandikoo bu baaxul ci sistem IA yi.
Ay sàrt wala jéego yuñ tëral yu ordinatër wara topp ngir saafara benn jafe-jafe wala ngir matal benn liggéey.
Njuumteg sistemik ci génnug model yi juddoo ci done yu jaarul yoon, xalaat wala tànneef ci modeling.
Naka lañu leeralee logique bu sistem IA, balluwaayi done yi, ak ay gàttal yuñ bind te mën nañu ko xam.
Etiketu wala metadone yu nit ñi yokk ngir tàggat wala jàngat xeeti jàngu masin.
Benn anam buñ tëral ngir benn sistem losisel mëna yónnee ay laaj ak jot tontu ci beneen sistem.
Barab bu yaatu biy tabax sistem yuy def liggéey yuy laaj xàmmee motif yi, xalaat, làkk, wala jël yenn dogal.
Benn xeetu komposant buy xoole ci wàll yi am solo ci benn dugal suñuy defar benn génne.
Sistem bu mëna jël yenn dogal ak jëf te kenn mënu la wax dara ci saa si.
Algorithm bi gëna am solo biy yeesal diisaayu model bi ci tasaare njuumti yiñ wax luy waaja am ci reso bi.
Benn xeetu royuwaay bu yomb lañuy jëfandikoo ngir méngale ndax gis-gis yu gëna xawa jafe ñooy gëna baaxal njariñ yi.
Test buñ yamale wala ensemble done yuñ jëfandikoo ngir natt ak méngale liggéeyu model bi.
Modèlu njuumte bu dëppoo wala ñàkka yamale ci done wala ci doxalinu model.
Done yu yaatu lool te jafee xam, te dañuy laaj pexem dencukaay ak liggéey buñ mëna escaleer.
Royuwaay bu nit ñi mënul tekki xalaatam ci biir.
Naka la poñ yi model bi am ci wóolu boppam méngoo ak probabilite yu dëggu yi.
Xeetu xalaat boo xamni xeetu IA dafay xaaj jafe-jafe ci diggu jéego yi.
Liggéey boo xamni model bi dafay jox ay done benn wala ñaari kategori yuñ tànn bu njëkk.
Benn model buñ defar ngir liggéeyi xaaj.
Architecture model multimodal buy jàng misaal yuñ bokk ci diggante bind ak nataal.
jumtukaayi liggéey yiñ soxla ngir tàggat ak doxal ay model, ñu koy faral di natt ci waxtu FLOPS wala GPU.
Car IA biy génne luy tekki ci nataal yi ak wideo yi.
Tolluwaayu dugal bi gëna mag bi benn xeetu làkk mëna def benn yoon.
Xeetu tàggat yaram buy may model bi mu wéy di jàng ci done yu bees te du fàtte xam-xam bimu amoon bu njëkk.
Architecture neuronal buñ jagleel ngir mëna jëfandikoo ay done yu nuru griy yu melni nataal.
Benn fonction objectif buñuy jëfandikoo ngir tàggat ay modelu classification ci daanel probabilite yu jaarul yoon.
Pexem sos misaali tàggat yuñ soppeeku ngir gëna suqali xeetu généralisasioŋ bi.
Coppite ci done yiñ dugal ci àdduna dëgg ci diir bu gàtt te loolu mën na wàññi performance model bi.
Prosedur bi ñuy joxe ay etiket wala ay produit yuñ bëgga joxe ci done yu bees yi ngir jàng buñ yor.
Dajale misaal yuñ yamale wala yuñu yamalewul yuñ jëfandikoo ngir tàggat, saytu wala saytu.
Surface bi ci biir espace biy tàqale class yi classificateur bi wax luy waaja am.
Benn xeetu xam-xam buy wax luy waaja am jaaraleko ci xaajalug màndarga if-then.
Benn wàll ci jàngu masin buy jëfandikoo reso neuronal yu bari ngir jàngu representation.
Architecture generatif buy jàng ni ñuy delloosi bruit ngir mëna synthesize ay nataal, audio wala yeneen ëmbiit.
Dajale xam-xam bi juge ci xeetu jàngalekat bu mag dem ci xeetu ndongo bu gëna ndaw.
Pexe yuy toxal ab xeetu tàggat ci benn domen ngir gëna mëna def ci beneen domen.
Representation vecteur numérique buy jàpp lu semantik di tekki ci mbind, nataal wala yeneen done.
Koposaŋ bi ci xeetu model biy soppi dugal ci misaal yu nëbbu.
Boole xam-xam yu bawoo ci model yu bari ngir gëna dëgër wala gëna dëggu.
Done yuñ tëye ngir natt kalite model bi ginaaw tàggat bi.
Barab bi ñu mëna tekki ak leeral nit ñi ni ñuy doxalee ci xeetu model bi.
Xalaatal bu jaarul yoon fu model bi ñàkkee cas positif dëgg.
Xalaatal bu jaarul yoon fu benn model juum ci màndargaal cas negatif ni positif.
Variable input bu model bi di jëfandikoo ngir wax luy am.
Nafar wala soppi ay variable ngir yombal jàng bi gëna am njariñ.
Soppi done yu bees yi ci man-mani joxe leeral yu benn model mëna jëfandikoo.
Jàng wala méngale doxalin ci misaal yu néew.
Wéyal tàggat ci done yuñ jagleel benn domen ngir méngale xeetu tàggat buñ njëkka tàggat ak benn liggéey buñ jagleel.
Royuwaay bu yaatu buñu tàggat bu njëkk te mën nañu ko méngale ak liggéey yu bari ci suuf.
Benn model bu mëna defar ay woote yuñ yamale yuy def ay jumtukaayi biti wala ay API.
Tabb generatif fu generatër bi ak diskriminatër bi di tàggat seen biir.
Naka la benn model di doxee ci done yu bees yuñu gisul ci bitti setu tàggat bi.
Sistem IA yiy defar ëmbiit yu bees yu melni mbind, nataal, audio, wideo wala kod.
Vecteur buy wane ba ñaata la parametre bu nekk wara soppi ngir wàññi perte.
Pexem optimisation buy yeesal paramet yi ci wàll wi wàññi njuumte.
Etiketu royuwaay yiñ mëna wóolu ngir tàggat wala jàngat modelu génne yi.
Yoon yi, saytu yi ak seytu yiy tënk jeffin ju wóorul wala ju ñu bëggul.
Sudee ab model defar ay leeral yu leer waaye yu dul dëgg wala yu amul benn firnde.
Liggéeyukaay bu nit ñi di xoolaat, tegtal wala soppi li IA di génne.
Benn valeur configuration buñu def laataa ñuy tàggat, lu ci melni tolluwaayu jàng, dayo lots, wala xóotaayu.
Mbaaxu model bi ci topp motif yi ci misaal yiñ joxe ci laaj bi.
Faasu runtime bi model buñ tàggat di defar ay prediction wala ay output.
Bariwaayu dooley liggéey bi ñuy jëfandikoo ngir defar tontu bu nekk.
Fine-tuning ab model ci ñaari tegtal-tontu ngir gëna mëna topp liggéey bi.
Xalaatal jubluwaayu jëfandikukat bi ci ab laajtu bind ngir yóbbu ko ci anam wu jaar yoon.
Pexem gaaw buñ nara teggi ay tënk kaaraange yu benn model.
Jamono ji mujjee am mingi feeñ ci done yiñ tàggat ci model bi.
Taggat model bu gëna ndaw ngir toppandoo njariñu model bu gëna mag.
Graafiku jëmmal entite ak relation yi ñuy jëfandikoo ngir xalaat wala seet.
Pexem regularisasioŋ buy yombal etiket yu dëgër yi ngir gëna mëna yamale.
Jamono ji dox diggante yónnee ab laaj ak jot li model bi génne.
Benn xeetu làkk buñ tàggat ci corpus mbind yu bari ngir sos ak jàngat mbind.
Hyperparametre tàggat yaram buy saytu ñaata parametre di soppi jéego bu nekk ci yeesal.
Pexem ajustement bu baax te baax ci parametre yi, di yokk matrisi adaptatër yu rang bu woyof.
Mébet math buy xayma njuumti yi ci diiru tàggat yaram.
Pexe yuy may sistem yi ñu jàng motif ci done yi ba noppi di gëna dëgaral jamono.
Kontekst buñ denc bi ab ndawu IA di jëfandikoo ci jéego yi wala sesioŋ yi ngir gëna mëna wéy.
Architecture bu am ay sous-réseau yuñ jagleel, fu ay expert yuñ tann rek di dox ci dugal bu nekk.
Këyit dañuy leeral ni ñu nara jëfandikoo benn model, ay metric, ay gàttal ak ay risk.
Degradasioŋ performance ci diir bu gàtt ndax anam yi àdduna bi di doxee dañu wuute ak xalaati tàggat yaram yi.
Wàññi njubteg lim ci diisaayu model ngir wàññi njëgu mémoire ak inference.
Modèle bu mëna defar wala defar ay xeeti done yu bari lu ci melni bind, nataal wala audio.
Liggéeyu PNL buy xàmmee mbir yu melni nit ñi, barab yi, bis yi wala mbootaay yi.
Bànxaasu IA mingi sëssé ci xam ak defar làkku nit.
Benn xeetu ordinatër bu lalu ci ay neuron ak ay sinaps biyolojik.
Soppi valeur yi ci echel bu méngoo ngir gëna baaxal stabilite bi ci optimisation bi.
Xarala yuy soppi mbind ci nataal wala skane ci mbind mu masin mëna jàng.
Modèle buñ génne ak poids publik wala kode ngir saytu, méngale ak jëfandikoowaat.
Sudee ab model dafay jottali ay done yuñu tàggat ba noppi di def lu baaxul ci ay dugal yuñu gisul.
Poids buñu jàng ci biir model biy indi jafe-jafe ci ay génnam.
Pexe yuy méngale model yi ci tàggat ab subset bu ndaw ci ay paramet yuñ yokk.
Benn xeetu làkk buy natt ni model bi yéemu ci token yi ci topp dëgg.
Liggéey buñ raññe ci njëkka defar, jéego model, ak jéego ginaaw defar.
Tolluwaayu positif yiñ séentu te dëggu nañu.
Tàggat model bu njëkk ci escale bu yaatu ci done yu yaatu balaa ñuy mëna ànd ak wàll wi ci suuf.
Tegtal yiñ dugal ak muy tekki biñ jox xeetu generatif bi.
Nafar ay laaj ngir gëna baaxal kalite génne gi, wóor gi ak mëna doxal.
Modèlu attaque boo xamni deñuy dugal ay tegtal yu bon ci biir model input yi wala ëmbiit yiñ jëlee.
Dindi poid model wala neuron yu gëna néew solo ngir wàññi dayo bi ak xayma.
Soppi diisaayu model ci formaa yu gëna ndaw yu melni 8-bit wala 4-bit.
Benn anam buy jëlee xam-xam bi bawoo ci biti, ba noppi dugal ko ci jamonoy inference.
Tolluwaayu mbir yu baax yi benn model mëna xàmmee ci anam wu jaar yoon.
Benn xeetu pipeline buy seetlu tànneefi jëfandikukat bi ci rang ëmbiit li wala produit yi.
Stress-test sistem IA ak ay laaj yu bawoo ngir wane jafe-jafe yi ak risk yi.
Tàggat ci siñaal neexal, di barab bi ab ndawu liggéey di jàngee jëf yuy yokk ndàmpaay ci diir bu yàgg.
Xeetu tàggat yaram buy jëfandikoo siñaal yi nit ñi taamu ngir jëmmal xeetu doxalin.
Wut këyit wala dokimaa yu am solo ci ab balluwaay xam-xam ngir ab laaj.
Benn xeetu poñ buy joxe poñ ci siñaal yiñ taamu, ñu koy faral di jëfandikoo ci pipeline RLHF yi.
Mbaaxu model bi ngir mëna wéy di liggéey ci biir bruit, coppite wala ay done yu bañkat yi.
Ab couche moderation buy blokeer wala binndaat ay dugal wala ay genn model yu wóorul.
Relasioŋ empirik buy wane ni performance di yokke ak dayo model bi, done yi wala ordinatër yi.
Seetug bu méngoo ak li muy tekki, du baat-caabi buy jaxasoo, di faral di jëfandikoo ay embeddings.
Jàng misaali done yuñ etiketewul ci seetlu pàcc yuñ maske wala yuñ soppi.
Liggéeyu PNL buy xaaj meloy yëg-yëg wala xalaat ci biir mbind.
Benn xeetu làkk bu dëgër buñ jagleel latency bu woyof, njëg, wala jëfandikoo ci aparey bi.
Modèle boo xamni parametre yu bari amul dara wala ñu deful dara ngir wàññi xayma yi.
Taggat ab xeetu misaal bu am etiket buy méngale ay dugal ak ay genn yuñ xam.
Done yuñ defaree nit ñu jëfandikoo leen ngir yokk, simuler wala aar done tàggat yu am solo.
Jàngale bu am solo buy tëral doxalin, sàrt ak ni ñuy tontu ci xeetu nit ñi.
Reglage échantillonnage buy saytu aleatoire ci génne yiñ defar.
Benn pàccu mbind buñ toppatoo ci misaali làkk, lu ci melni benn baat wala màndarga.
Xeetu xaaj mbind ci ay jeton ngir dugal ci model.
Mbaaxu model bi ngir woo jumtukaayi biti yu melni seetlu, kalkulatër, wala API.
Pexem dekodaas buy jël misaal ci k token yi ci topp.
Pexem dekodaas buy jël misaal ci ensemble token bi gëna ndaw te probabilite yi tollu ci p.
Jëfandikoo xam-xam bi nga jàngee ci benn liggéey wala domen ngir gëna suqali beneen liggéey.
Architecture neuronal buy jëfandikoo bàyyi xel ngir modele diggante yi ci toppalante yi ci paralel.
Valër njuumte model bi ñu xayma ci diiru tàggat yaram ba noppi ñu gëna wàcci ko ci diir bi.
Modèlu jàng ci done yuñu etiketewul te amul benn njariñ bu leer.
Setu done buñuy jëfandikoo ci defar ngir méngale ay model ak moytu ñu méngoo lu ëpp li war.
Base de done buñ jagleel ngir denc ak laaj vecteur yu am dimension yu kawe.
Modèle multimodal buy boole ay leeral yuñ bind ak yuñy xool.
Jëfandikoo etiketu bruit, heuristic, wala parsiel ngir tàggat model yi sudee etiketu set yi bariwul.
Valeur numérique buñu jàng buy eskale siñaal yiy jaar ci reso neuronal.
Representation vecteur bu dëgër buy jàpp baat yi ci diggante semantik yi.
Pexe ak jëf ngir def li IA di wax luy waaja am gëna leer te gëna neexa xam.
Faj ay liggéey te amul misaali liggéey bu jëm ci xam-xam bu njëkk.
Liggéeyukaay bu am jéego yu bari, fu sistem IA di waajal, amal, xool njariñ yi, ak baamtu ngir yegg ci benn mébet.
Kaadaru yamale bu lalu ci risk bu Mbootaayu Orop ngir sistem IA ak ay joxekat.
Njëg yu gëna bari ci diir bi, xayma yi, wala gaawaayu produit bi war ngir defar sistem yi ñu gëna wóor te ñu gëna mëna saytu.
Sudee misaali test benchmark wala variant yu jege ñu ngi ci done yi ñuy tàggat, dafay yokk performance yiñ rapoor.
Pexe yu ñuy xaymaa diggante sabab ak njeexte, du ay korrelaasioŋ yu yomb.
Range statistik bu mëna am valeur dëgg bu benn model metric buñ natt.
Xeetu tàggat ak yamale jeffin, fu ay xeeti génnekaay di doxalee ci ay njàngale yuñ bind.
Done buy wane fi done yi bawoo, ni ñu leen soppi, ak fumu leen jëfandikoo.
Gënd giñ bind, boroom, ak jaar-jaaru benn done wala xeetu mbiri art.
Pexem nëbbëtu buy yokk bruit statistik suko defee ñu baña mëna jël dokimaa yu benn-benn ci génne yi ci anam wu wóor.
Benn model bu gëna ndaw lañu tàggat ngir toppandoo doxalinu model bu gëna mag te ba noppi di jëfandikoo xayma yu néew ci inference.
Modèle buñ jagleel soppi done yi ci vecteur yu ñuy jëfandikoo ngir seet semantik, clustering ak retrieval.
Kaadaru jàngat buñ mëna baamtu buy doxal ay laaj, ay done, ak logiku poñ ci xeetu model yépp.
Sistem buñ yor ngir denc ak joxe man-mani ML yuñ baaxal ci anam wu méngoo ngir tàggat ak jël doggal.
Barab bi tontu IA mëna yegg ci done yu bawoo wala firnde yuñ jëlee.
Pexem defar buy tënk jeton yiy génne ci jumtukaay yu baax wala tànneef yu méngoo ak sàrt yi.
Ab royuwaay buñu tàggat ci rang nit ngir xam ban tontu la jëfandikukat yi taamu.
Ab interfaasu API buñ dugal buy jot ay laaj model ba noppi di delloosi liñu waxoon ci liggéey bi.
Ay këyitu dokimaa wala dokimaa yuñ dajale yuñ jëfandikoo ngir seet, jàppale otomatisation, wala tontu ci suuf.
Espace representatif buñ komprime fu ay konsept yu nuróo di nekk ci wetu seen biir ni ay vecteur.
Catalogue bu mag ngir joxe version, nangu ak topp model ci environmaa yi.
Inference IA dañu koy defee ci barab bi ci hardware jëfandikukat bi, du ci sarwiisu cloud bu sori.
Logique biy saytu ak soppi model biy génne ci jumtukaay yu dëgër yuñ mëna jëfandikoo ci masin.
Modèlu laaj buñ mëna jëfandikoowaat ak ay variable, sàrti formataas ak tegtal yuñ jagleel liggéey bi.
Tolluwaayu mbir yiñ jëlee ci laaj bi jëfandikukat bi laaj.
Argument buñ tëral, bu am firnde, ni sistem IA amul benn sikk ci anam wu ñu ko mëna jëfandikoo.
Doxal ab model bu méngoo ak dem bi ak dikk bi ci liggéey bi te du laal dogal yi jëfandikukat bi di jël.
Model biy génne dafa tënku ci benn schema buñ joxe lu melni JSON, argumentu jumtukaay, wala barab yuñ bind.
Yokkateg xayma yuñ jëfandikoo ci defar tontu ngir gëna baaxal kalite bi wala xalaat bi.
Fexe ba wóolu jëfandikukat bi ci génnug IA ak wóolu sistem bi ci liggéey bu nekk.
Njëgg fu njëg yi di méngoo ak woote API yi, jeton yi, diiru inference bi, wala xayma yiñ jëfandikoo.
Politigu laaj/tontu payloads duñu denc ginaaw biñu ko defee ginaaw palanteer liggéey yu gàtt.
Benn pexem gaawaayu inference fu ab modelu projet bu ndaw digle ay jeton yu ab model bu gëna mag di xool ci paralel.
Caabi yuñ denc ak tensor valeur yu bawoo ci jeton yu njëkk yi may transformateur yi ñu defar ay token yu bees te duñu delloosi seen xel ci jamono yi weesu.
Protocole bu ubbeeku buy may aplikaasioŋu IA yi ñu mëna déngoo ak jumtukaayi biti, balluwaayi done, ak joxekati kontekst ci anam wuñ miin.
Ab cycle iteratif boo xamni ab agent IA di seetlu, waajal, def, ak xalaat ba keroog muy matal liñu ko digal wala mu dem ba yegg ci ab condition stop.
Modèle buy ñaax nit ñi ñu boole jéego yu ñuy xalaat ak jëfi jëfandikoo jumtukaay ngir saafara jafe-jafe yi ci anam wu gëna wóor.
Xeetu xalaat bu benn model di jàngat yooni saafara yu bari te tànn li gëna am njariñ.
Xeetu tàggat yaram buy gëna suqali xeetu model yi ci ñaari tànneef te soxlawul xeetu neexal bu wuute.
Pexem ajustement bu boole 4-bit ak adaptëru LoRA ngir wàññi bëg-bëgu mémoire.
Algorithme biy wàññi jëfandikoo mémoire bi ba noppi gaawal tàggat transformateur bi ak inference bi.
Benn mekanismu transformatër buy def ay liggéey yu bari ci paralel ngir jàpp xeeti diggante yu bari.
Leeral yiñ yokk ci token yiñ samp ngir transformatër yi mëna xàmmee xeetu toppalante yi.
Pexem kodage positionel buy wëlbati vecteur laaj ak butoŋu ngir kodage position token relatif yi.
Pexem position bias buy yar poñ yi ñuy am ci distance token, di jàppale model yi ñu extrapole ci contexte yu gëna gudd.
Modèlu attention boo xamni token bu nekk dafay bàyyi xel ci palanteer bu yam ci token yi ci wetam ngir wàññi calcul bi.
Algorithme tokenization subword buy boole ñaari araf yi gëna bari ci ay token yuñ mëna jëfandikoowaat.
Tokenizer bu xamul làkk, di jàng ay subword ci bind bu ñor te duko njëkka xaaj ci espace bu weex.
Algorithm yiy wut vecteur yu jege ab laajte te duñu def benn méngale bu mat sëkk, di jaay njub ngir gaawaay.
Ab jumtukaayu index bu sukkandiko ci graphe ngir seetlu dëkkandoo bi gëna jege ci kaw vecteur yu am dimension yu kawe.
Modèle buy raññewaat resultaa yiñ njëkka am ngir teg mbir yi gëna am solo ci kaw.
Xeetu seetlu bu boole seetlu baat-caabi (lexical) ak seetlu vecteur (semantik) ngir gëna mëna fàttaliku ak gëna dëggu.
Benn xeetu poñ buy boole ab laaj ak ab këyit ci benn yoon ngir am àtte yu jaar yoon.
Modèle buy kode laajte yi ak këyit yi ci vecteur yu wuute suko defee ñu mëna leen méngale ci diir bu gàtt ci eskaal bi.
Jëfandikoo ab xeetu làkk ngir joxe poñ wala méngale ay génne ci yeneen xeetu làkk ci diiru jàngat bi.
Kod-evaluation metric buy natt chance yi benn ci k échantillon yiñ defar mën na jàll ci test yi.
Benn test buy saytu xeetu làkk yi ci 57 njàngale yu mag ak yu liggéey, ñu jëfandikoo ay laaj yu am tànneef yu bari.
Benn référence ci jafe-jafe prograam Python yi ñuy jëfandikoo ngir natt njubte gi ci defar kode jaaraleko ci test unitaire.
Referansu jafe-jafe baat ci math ci daara yu mag yi ñuy jëfandikoo ngir jàngat xalaat jéego ci jéego ci misaali làkk yi.
Ak naka la ko benn model di méngoo ak leeral yiñ mëna firnde ci àdduna bi.
Royuwaayi balluwaay yi wala këyit yiñ boole ci tontub model bi ngir jàppale limu wax.
Dugalal siñaal buñu mëna gis ci biir mbind wala media bu IA defar suko defee ñu mëna ko xàmmee ni masin moo ko defar.
Diggante tàggat yaram diggante tàggat yaram ak ginaaw tàggat yaram, ñu koy faral di jëfandikoo ngir defar kàttan wala domen.
Jéego yi ñuy jëfandikoo ngir tàggat yaram ginaaw bi ñu njëkkee tàggat, lu ci melni ajustement instruction, gëna xéewale tànneef yi, ak ajustement kaaraange.
Taggat yaram bu benn model di gëna xarañ ci defar ay done jaaraleko ci jaxasoo wala joŋante ak ay kopi boppam.
Pexem seetlu buy defar ay anam laajte yu bari, seetlu bu nekk ci ñoom, ba noppi boole rang yi.
Pexem seet buy binndaat laaj jëfandikukat bi ci anam yu bari ngir gëna mëna fàttaliku.
Modèlu retrieval buy seetee ay pàcc yu ndaw waaye di delloosi seeni këyitu waajur yu gëna mag ngir am contexte bu gëna riis.
Algorithme decodage buy tëye limu kàndidaa yi ci kaw ci jéego bu nekk ngir am njariñ yu gëna am wërsëg.
Reglage decodage buy wàññi probabilite token yi model bi defar ba pare ngir wàññi loop yi.
Reglage decodage buy wàññi probabilite token yi méngoo ak ni ñu feeñee ba leegi.
Reglage decodage buy wàññi probabilite token yi feeñ, di ñaax topic yu bees.