Keras এবং TensorFlow Lite সহ Android-এ LLM

1. LLM মডেলটিকে মোবাইল ডিভাইসের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ফর্ম্যাটে রূপান্তর করতে কোন কাঠামো ব্যবহার করা হয়?

   কেরাস

   পাইটর্চ

   কোর এমএল

   টেনসরফ্লো লাইট

2. অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইসে বৃহৎ ভাষার মডেল স্থাপনে প্রধান চ্যালেঞ্জ কী?

   প্রাক-প্রশিক্ষিত এলএলএম মডেলের অভাব।

   উপযুক্ত ডেটাসেট খুঁজে পেতে অসুবিধা।

   সীমিত গণনা শক্তি এবং মেমরি।

   উচ্চ ইন্টারনেট ব্যান্ডউইথ প্রয়োজন.

3. রূপান্তর প্রক্রিয়া চলাকালীন মডেলের পরিমাণ নির্ধারণের সুবিধা কী?

   এটি একটি বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়।

   এটি মডেল আর্কিটেকচারকে সরল করে।

   এটি মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করে।

   এটি মডেলের আকার হ্রাস করে এবং লেটেন্সি উন্নত করে।

4. শূন্যস্থান পূরণ করুন

   এক বা একাধিক শব্দ লিখে বাক্যটি সম্পূর্ণ করুন।

   উচ্চ-স্তরের লাইব্রেরি যা টেনসরফ্লো ব্যবহার করে NLP মডেলগুলির বিকাশকে সহজ করে তা হল ___।

5. গাইড কীভাবে এলএলএম মডেলের জন্য পাঠ্য ডেটা প্রস্তুত করার পরামর্শ দেয়?

   টেক্সট ডেটাকে সাংখ্যিক উপস্থাপনায় রূপান্তর করুন।

   টেক্সট ডেটাকে তার কাঁচা বিন্যাসে ছেড়ে দিন।

   টোকেনাইজ করে টেক্সট ডেটা প্রিপ্রসেস করুন।

   উপরের সবগুলো

উত্তর জমা দিন