Kopesa mateya na modèle ya monoko mpo na kobimisa masolo na ntina ya tekiniki
Mpo na kopesa mateya na modèle ya monoko mpo na kobimisa masolo na ntina ya tekiniki, ekosenga liboso kosangisa ensemble ya ba données ya monene ya makomi oyo ezali na masolo na ntina ya tekiniki. Yango ekoki kozala na masolo oyo euti na ba forums, ba salles de chat, ba livres, ba articles, ba médias sociaux to ba sites internet oyo etali mingi technologie. Soki ensemble ya ba données esangisi, esengeli o préprocesser ba données pona ko assurer que ezala na format oyo ekoki ko alimenter na modèle ya langue. Yango ekoki kozala kosala elembo ya makomi, kolongola maloba ya kotelemisa, mpe kobongola makomi nyonso na makomi ya mike. Sima ya kosala pré-traitement ya ba données, okoki ko alimenter yango na modèle ya langue, lokola réseau neuronal récurrent (RNN) to modèle basé na transformateur lokola GPT-3. Ba modèles oyo esalaka na kosakola liloba oyo elandi na molongo oyo esalemi na maloba ya liboso, pe na kosalaka yango pona ba séquences ebele na kati ya ensemble ya ba données, modèle ekoki kobanda koyekola ba modèles pe ba structures ya dialogue ya technologie. Lokola modèle ezali kopesa formasyo, okoki kobanda kobimisa makomi na koleisaka fraze to fraze ya mboto mpe kopesa nzela na modèle ebimisa liloba oyo elandi, mpe na nsima oyo elandi, kino dialogue mobimba ekosalema. Na ba iterations ekoki mpe na ajustement ya malamu, makomi oyo esalemi ekoki kokoma mingi mpe mingi cohérent mpe na son ya nature.