এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
স্কেলিং আইন
গাণিতিক নীতিমালা যা বর্ণনা করে কিভাবে ডিপ লার্নিং মডেলের কার্যকারিতা মডেলের আকার, ডেটা এবং গণনা বৃদ্ধির সাথে সাথে পূর্বাভাসযোগ্যভাবে উন্নত হয়।
পাওয়ার ল স্কেলিং
গাণিতিক সম্পর্ক যেখানে মডেলের কার্যকারিতা মডেলের আকার, প্যারামিটারের সংখ্যা বা ডেটার পরিমাণের মতো উপাদানের উপর পাওয়ার ল অনুসরণ করে।
চিনচিলা স্কেলিং আইন
ডিপমাইন্ড দ্বারা আবিষ্কৃত নির্দিষ্ট স্কেলিং আইন যা পরামর্শ দেয় যে বর্তমান মডেলগুলি কম প্রশিক্ষিত এবং কার্যকারিতা অপ্টিমাইজেশনের জন্য ডেটা পূর্বানুমানের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
কম্পিউট-অপ্টিমাল স্কেলিং
নির্দিষ্ট বাজেটে কার্যকারিতা সর্বাধিক করার জন্য মডেলের আকার এবং প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণের মধ্যে গণনা সম্পদের সর্বোত্তম বরাদ্দ কৌশল।
ডেটা স্কেলিং আইন
নীতিমালা যা বর্ণনা করে কিভাবে প্রশিক্ষণ ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধি মডেলের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে, প্রায়শই স্যাচুরেশন সহ একটি পাওয়ার সম্পর্ক অনুসরণ করে।
মডেল সাইজ স্কেলিং
প্যারামিটারের সংখ্যার উপর ভিত্তি করে মডেলের ক্ষমতার বিবর্তন অধ্যয়ন, নির্দিষ্ট স্যাচুরেশন পয়েন্ট পর্যন্ত পূর্বাভাসযোগ্য উন্নতি প্রকাশ করে।
টোকেন স্কেলিং
মডেলের কার্যকারিতার উপর প্রশিক্ষণ টোকেনের সংখ্যার প্রভাব বিশ্লেষণ, টেক্সচুয়াল ডেটার সর্বোত্তম পরিমাণ নির্ধারণের জন্য অপরিহার্য।
উদীয়মান ক্ষমতা
ক্ষমতা যা নির্দিষ্ট ক্রিটিকাল স্কেলে বড় মডেলগুলিতে হঠাৎ করে উপস্থিত হয়, একই পরিবারের ছোট মডেলগুলিতে উপস্থিত না হয়ে।
ফেজ ট্রানজিশন
নির্দিষ্ট মডেল সাইজ বা ডেটা থ্রেশহোল্ডে ঘটে যাওয়া মডেলের আচরণ বা পারফরম্যান্সে আকস্মিক পরিবর্তন।
নিউরাল স্কেলিং ল
বিভিন্ন আর্কিটেকচার এবং টাস্ক জুড়ে নিউরাল নেটওয়ার্কের স্কেলিং সম্পর্কিত অভিজ্ঞতামূলক পর্যবেক্ষণগুলিকে একত্রিত করা সাধারণ তাত্ত্বিক কাঠামো।
কাপলান স্কেলিং ল
ওপেনহাব দ্বারা প্রতিষ্ঠিত প্রথম অভিজ্ঞতামূলক স্কেলিং আইন, যা মডেল সাইজ, ডেটা এবং পারফরম্যান্সের মধ্যে পাওয়ার সম্পর্ক দেখায়।
আইসোএফএলওপি কার্ভ
ধ্রুবক এফএলওপি বাজেটে পারফরম্যান্স কার্ভ যা সমান কম্পিউটেশনাল খরচে বিভিন্ন আর্কিটেকচার বা ট্রেনিং কৌশল তুলনা করতে সক্ষম করে।
ক্রিটিক্যাল ব্যাচ সাইজ
সর্বোত্তম ব্যাচ সাইজ যার পর অতিরিক্ত বৃদ্ধি ট্রেনিং গতিতে আর উল্লেখযোগ্য উন্নতি তৈরি করে না।
ডাবল ডিসেন্ট
একটি ঘটনা যেখানে টেস্ট এরর হ্রাস পায়, বৃদ্ধি পায় এবং আবার হ্রাস পায় যখন মডেল সাইজ ডেটার ইন্টারপোলেশন পয়েন্ট অতিক্রম করে।
গ্রোকিং
একটি ঘটনা যেখানে মডেলগুলি দীর্ঘ সময়ের আপাত ওভারফিটিংয়ের পর হঠাৎ করে জেনারালাইজেবল বোঝাপড়া অর্জন করে।
শার্পনেস-অওয়্যার মিনিমাইজেশন
লস ল্যান্ডস্কেপে ফ্ল্যাট মিনিমা খোঁজার একটি অপ্টিমাইজেশন কৌশল, যা বড় মডেলগুলির স্থিতিশীলতার জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
লস স্কেলিং
বরাদ্দকৃত সম্পদের উপর ভিত্তি করে লস ফাংশনের বিবর্তন পূর্বাভাস দেওয়া, যা প্রশিক্ষণের আগে কর্মক্ষমতা অনুমান করতে সক্ষম করে।
পারফরম্যান্স প্ল্যাটু
সম্পদ বৃদ্ধি সত্ত্বেও কর্মক্ষমতা উন্নতিতে স্থবিরতার পর্যায়, যা বর্তমান স্কেলিং আইনের সীমাবদ্ধতা নির্দেশ করে।
স্কেলিং এক্সপোনেন্ট
পাওয়ার ল'তে গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার যা সম্পদ বৃদ্ধির সাথে সম্পর্কিত কর্মক্ষমতা উন্নতির গতি নির্ধারণ করে।
স্কেলিং সহগ
স্কেলিং সমীকরণে গুণক ধ্রুবক যা স্কেলিং প্রভাব প্রয়োগের আগে মৌলিক কর্মক্ষমতার স্তর নির্ধারণ করে।