এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
KV Cache
ইনফারেন্স অপ্টিমাইজেশন যা পূর্ববর্তী টোকেনগুলির কী (keys) এবং ভ্যালু (values) ক্যাশে করে, যাতে প্রতিটি নতুন টোকেন জেনারেশনের সময় অ্যাটেনশন স্টেট পুনরায় গণনা করা এড়ানো যায়।
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
একটি অ্যালাইনমেন্ট প্যারাডাইম যেখানে মডেলকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মাধ্যমে ফাইন-টিউন করা হয়, মানব পছন্দ থেকে প্রাপ্ত রিওয়ার্ড ব্যবহার করে এর আচরণ ক্যালিব্রেট করার জন্য।
মাল্টি-হেড অ্যাটেনশন মেকানিজম
অ্যাটেনশনের একটি সম্প্রসারণ যেখানে একাধিক হেড সমান্তরালভাবে বিভিন্ন প্রজেক্টেড সাব-স্পেসে অ্যাটেনশনাল রিপ্রেজেন্টেশন গণনা করে, যা মডেলকে সিকোয়েন্সের বিভিন্ন দিকের উপর ফোকাস করতে দেয়।
শুধুমাত্র ডিকোডার (Decoder-Only)
ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার যা কেবলমাত্র ডিকোডার ব্লক নিয়ে গঠিত, কজাল মাস্কিং সহ, যা অটোরিগ্রেসিভ ভাষা মডেলিং এবং জেনারেশন কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
সম্ভাবনা ঘনত্ব মডেলিং
ভাষা মডেলের একটি মৌলিক উদ্দেশ্য যা প্রতিটি অবস্থানে একটি সিকোয়েন্সের জন্য শর্তাধীন সম্ভাবনা P(token_t | tokens_<t) অনুমান করতে শেখে।