এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
দ্বিমুখী এনকোডার
একটি উপাদান যা ইনপুট সিকোয়েন্সের সম্পূর্ণ অংশ একসাথে প্রক্রিয়া করে, প্রতিটি টোকেনকে অতীত এবং ভবিষ্যতের অন্যান্য সব টোকেনের প্রতি মনোযোগ দিতে দেয়, সম্পূর্ণ প্রাসঙ্গিক বোঝার জন্য।
অটো-রিগ্রেসিভ ডিকোডার
একটি জেনারেশন মেকানিজম যেখানে ডিকোডার আউটপুট সিকোয়েন্স টোকেন বাই টোকেন তৈরি করে, শুধুমাত্র পূর্বে তৈরি টোকেন এবং এনকোডারের প্রাসঙ্গিক উপস্থাপনার উপর ভিত্তি করে।
ক্রস-অ্যাটেনশন মেকানিজম
ডিকোডারের একটি প্রক্রিয়া যা এনকোডারের আউটপুটের নির্দিষ্ট অংশগুলিতে মনোযোগ দিতে দেয়, ইনপুটের প্রতিটি টোকেনের গুরুত্ব বিবেচনা করে বর্তমান আউটপুট টোকেন তৈরি করে।
কার্যকারণ মাস্কিং
ডিকোডারে প্রয়োগ করা একটি কৌশল যা প্রতিটি অবস্থানকে ভবিষ্যতের অবস্থানগুলিতে মনোযোগ দেওয়া থেকে বাধা দেয়, জেনারেশনের অটো-রিগ্রেসিভ প্রকৃতি এবং তথ্য ফাঁস রোধ নিশ্চিত করে।
ফিড-ফরওয়ার্ড নেটওয়ার্ক
একটি সম্পূর্ণ সংযুক্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা অ্যাটেনশন মেকানিজমের পরে প্রতিটি অবস্থানে স্বাধীনভাবে প্রয়োগ করা হয়, অরৈখিক রূপান্তর এবং উচ্চ মাত্রায় প্রজেকশন সক্ষম করে।
লেয়ার নরমালাইজেশন
একটি রেগুলারাইজেশন কৌশল যা প্রতিটি উদাহরণের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলিকে স্বাভাবিক করে অ্যাক্টিভেশন স্থিতিশীল করে, কনভারজেন্স ত্বরান্বিত করে এবং মডেলের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
এনকোডার বটলনেক
একটি নির্দিষ্ট মাত্রার ভেক্টর উপস্থাপনা, সাধারণত এনকোডারের চূড়ান্ত আউটপুট, যা ইনপুট সিকোয়েন্সের সমস্ত তথ্য সংকুচিত করে এবং ডিকোডারের জন্য জেনারেশনের জন্য একক প্রসঙ্গ হিসেবে কাজ করে।
টোকেন এমবেডিংস
উচ্চ মাত্রার ঘন ভেক্টর যা শব্দভাণ্ডারের প্রতিটি বিচ্ছিন্ন টোকেনকে একটি অবিচ্ছিন্ন স্থানে উপস্থাপন করে, শব্দার্থিক এবং সিনট্যাক্টিক তথ্য ধারণ করে যা প্রশিক্ষণের সময় শেখা হয়।