Как отличать людей, которые зашли на сайт?добавлю что если нагуглится фингерпринтинг, то он не подойдет, тот кто сумел реверсить сайт, сумеет и обойти его.
oasst-llama30b-q4.ggml temp=0
Большой языковой модель (LLM) - это языковая модель, состоящая из нейронной сети с многими параметрами (обычно миллиарды весов или больше), обученная на больших объемах неотмеченного текста с помощью самостоятельной учебы. LLM появились около 2018 года и показывают хорошие результаты на широком спектре задач. Это сменило фокус исследований в области обработки естественного языка с предыдущего подхода обучения специальных надёжных моделей для конкретных задач.
oasst-llama30b-q4.ggml temp=default 0.8
Большой языковой модель (LLM) является языковой моделью, состоящей из нейронной сети с большим количеством параметров (обычно миллиарды или более весов), обученной на больших объемах неотмеченного текста с помощью самостоятельной учёбы. LLMs появились около 2018 и хорошо выполняют широкий спектр задач. Это сменило фокус исследований в области языковых технологий от предыдущего подхода обучения специальных надёжных моделей для конкретных задач.
Большой языковой модель (LLM) - это языковая модель, состоящая из нейронной сети с многими параметрами (обычно миллиарды весов), обученная на больших объемах текста без labels с помощью самообучения. LLMs появились около 2018 года и показывают высокую эффективность при выполнении широкого спектра задач. Это сместило акцент исследований в области обработки естественного языка от предыдущего подхода обучения специальных надёжных моделей для конкретных задач.
Большой языковой модель (LLM) это языковая модель состоящая из нейронной сети с многочисленными параметрами (обычно миллиарды весов или больше), обученная на больших объемах неупорядоченного текста используя самонастройку. ЛLM появились около 2018 года и хорошо выполняют широкий спектр задач. Это сдвинуло фокус исследований в области языкового обучения от предыдущего подхода обучения специальных моделей для конкретных задач.
ggml-model-q4_0.bin temp=0
Обширная языковая модель (LLM) - это языковая модель, состоящая из нейронной сети с большим количеством параметров (обычно миллиарды весов или больше), обученная на больших количествах немаркированного текста с помощью самообучающегося обучения. LLM появились примерно в 2018 году и хорошо работают на широком спектре задач. Это изменило фокус исследований в области обработки естественного языка от предыдущего парадигмы обучения специальных супервизорных моделей для конкретных задач.
ggml-model-q4_0.bin temp=default 0.8
Является модель языка большого размера (LLM) - это модель языка, состоящая из нейронной сети с многочисленными параметрами (обычно миллиардами весов или более), обученных на больших количествах немаркированного текста с помощью самонаполняющегося обучения. LLM появились примерно в 2018 году и хорошо работают во многих задачах. Это изменило фокус исследований в области обработки естественного языка, отклонившись от прежнего подхода к специальной обученной модели для каждого конкретного задача.
Большая языковая модель (LLM) — это модель языка, состоящая из нейросети с большим количеством параметров (вместе типичное число весов составляет миллиарды или более), обученная на больших объёмах непомеченного текста с помощью методов самообучения. LLM появились около 2018 года и хорошо работают в широком спектре задач. Это изменило прежнюю парадигму исследований в области обработки естественного языка, которая заключалась в обучении специальных сверхназначенных моделей для конкретных задач.
Обширная языковая модель (LLM) — это языковая модель, состоящая из нейронной сети с большим количеством параметров (обычно миллиарды весов или более), обученных на больших объемах непомеченного текста с помощью самонаводящегося обучения. LLM появились около 2018 года и показывают высокий уровень производительности при выполнении широкого круга задач. Это изменило акцент исследований в области обработки естественного языка от прежнего подхода тренировать специальные обученные модели для решения конкретных задач.
# ls -l /usr/bin/kvm
lrwxrwxrwx 1 root root 18 мар 7 03:00 /usr/bin/kvm -> qemu-system-x86_64нужно со своими
нужны размеченные данные (если хочешь качественную модель - это самое дорогое), нужны специалисты, нужны эксперименты (т.е. полное обучение на дорогущем железе с затратами мегаватт энергии и амортизации)
Мелкие и слабые модели, доступные сообществу, на которых тренируются новички - это лакмусовая бумажка для крупных компаний, которые таким образом специалистов ищут/выращивают.
p.s. повторяю, языковая модель это не база данных по выдаче ответов, а заучивание нейронками данных обычно - плохой маркер переобученности.