Latest News

ဤသင်တန်းသည် Llama 4 ကိုနားလည်ရန်နှင့်အကောင်အထည်ဖော်ရန်လမ်းညွှန်ဖြစ်သည်။ @vukrosic က Llama 4 ကိုခြစ်ရာကနေ Code ကိုဘယ်လို Code လုပ်ရမယ်ဆိုတာသင်ပေးလိမ့်မယ်။

code နှင့်တင်ပြချက်: https://github.com/vukrosic/courses

Code Blackeek v3 scratch မှ tratch: https://youtu.bebe/5avsptsmsmsms-w

⭐️မာတိကာ⭐️
– 0:00:00 နိဒါန်းသင်တန်းအတွက်
– 0:00:15 Llama 4 ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်
– 0:00:26 course လိုအပ်ချက်
– 0:00:00:00:00:00 Beginners အတွက်သင်တန်းချဉ်းကပ်မှု
– 0:01:27 ဘာကြောင့် Llama ကိုခြစ်ရာကနေကုဒ်?
– 0:02:22 LLMS နဲ့ Text Generation ကိုနားလည်ခြင်း
– 0:03:11 Llms လာမည့်စကားလုံးကိုဘယ်လိုကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်သလဲ
– 0:04:13 နောက်စကားလုံးများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူး
– 0:05:11 ခန့်မှန်းချက်အတွက်ဒေတာ၏အခန်းကဏ်။
– 0:05:51 ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးခြင်းနှင့်စကားလုံးခန့်မှန်း
– 0:08:01 နမူနာနည်းစနစ်များ
– 0:08:22 လောဘကြီးတဲ့နမူနာ
– 0:09:09 ကျပန်းနမူနာ
– 0:09:52 Top K ဆတ်လ်
– 0:11:02 ကျပန်းထိန်းချုပ်ရေးအတွက်အပူချိန်နမူနာ
– 0:12:56 တိုကင်တွေကဘာတွေလဲ။
– 0:13:52 Tokenization ဥပမာ – “Hello World”
– 0:14:30 semantic အဓိပ္ပာယ်ကိုဘယ်လိုလေ့လာသင်ယူလဲ
– 0:15:23 တိုကင်ဆက်ဆံရေးနှင့်အခြေအနေ
– 0:17:17 embeddings ၏အယူအဆ
– 0:21:37 တိုကင်စိန်ခေါ်မှုများ
– 0:22:15 ဝေါဟာရအရွယ်အစားကြီးမားတဲ့အရွယ်အစား
– 0:23:28 MissPellings နဲ့စကားလုံးအသစ်တွေကိုကိုင်တွယ်ခြင်း
– 0:28:42 စာတန်းထိုးတိုကင်နှင့်မိတ်ဆက်ပေးခြင်း
– 0:30:16 byte စုံတွဲ encoding (BPE) ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
– 0:34:11 Vector embeddings ကိုနားလည်ခြင်း
– 0:36:59 embeddings ကိုမြင်ယောင်ကြည့်ပါ
– 0:40:50 embedding layer
– 0:45:35 3:45:35 တိုကင်ညွှန်းခြင်းနှင့်လဲလှယ်ရေး embeddings
0:48:10 မင်းရဲ့ကိုယ်ပိုင် tokenizer ကို coding
– 0:49:41 byte pair တစုံစာဝှက်ခြင်း
– 0:52:13 ဝေါဟာရများကိုစတင်ခြင်းနှင့်ရှေ့ပြေးမှုမတိုင်မီ
– 0:55:12 စာသားတွေကိုစကားလုံးတွေနဲ့ခွဲထုတ်ပါ
– 1:01:57 pair တစုံကိုကြိမ်နှုန်းတွက်ချက်ခြင်း
– 1:06:35 မကြာခဏအတွဲပေါင်းပေါင်းခြင်း
– 1:10:04 ဝေါဟာရနှင့်တိုကင်စည်းမျဉ်းများကိုမွမ်းမံခြင်း
– 1:13:30 ပေါင်းစည်းမှုကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်း
– 1:19:52 Tokenizer နဲ့အတူ encoding စာသား
– 1:26:07 စာသားကိုနောက်ကျောတိုကင် decoding
– 1:33:05 Self- အာရုံစူးစိုက်မှုယန္တရား
– 1:37:07 Query, Key နဲ့ Value Vectors
– 1:40:13 အာရုံစူးစိုက်မှုရမှတ်တွက်ချက်ခြင်း
– 1:41:50 softmax ကိုသုံးခြင်း
– 1:43:09 တန်ဖိုးများကိုအလေးချိန်ပေါင်းလဒ်
– 1:45:18 Self- အာရုံစူးစိုက်မှု matrix ကိုစစ်ဆင်ရေး
– 1:53:11 Multi-head အာရုံစူးစိုက်မှု
– 1:57:55 Self- အာရုံစူးစိုက်မှုကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်း
– 2:10:40 Self- အာရုံစူးစိုက်မှုကိုဖုံးကွယ်ထားသည်
– 2:37:09 rotary positional embeddings (ကြိုး)
– 2:38:08 positional alternational information ကိုနားလည်ခြင်း
– 2:40:58 ကြိုးဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
– 2:49:03 ကြိုးအကောင်အထည်ဖော်မှု
– 2:56:47 Feed-forward networks (FFN)
– 2:58:50 linear layers နှင့် activations
– 3:02:19 FFN အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း

အကယ်. သင်သည် blockeek v3 ကိုခြစ်ရာမှ code လုပ်ချင်ပါက Https://youtu.bebe/5avsptsmsmsmsm-w

❤️ဤချန်နယ်အတွက်ပံ့ပိုးမှုသည် Volverse Interactive Learning: https://scrimba.com/freecodecamp

🎉ကျွန်ုပ်တို့၏ချန်ပီယံနှင့်စပွန်ဆာထောက်ခံသူများအားကျေးဇူးတင်ပါသည်။
👾 Milly Drake
👾 atises moreatz
👾 Boddard Tan
👾ဒေးဗစ်မီလီဂရမ်
👾 Matthew Springman
👾 Claudio
👾Oscar R.
👾 Jedi-or—————–
👾 Nattira Maneerat
👾 Hualin Hueldin

–

Code ကိုအခမဲ့ရယူရန်နှင့် developer အလုပ်တစ်ခုကိုရယူပါ။ https://www.freecodecamp.org

ပရိုဂရမ်းမင်းတွင်ရာနှင့်ချီသောဆောင်းပါးများကိုဖတ်ပါ။ : https://freecodecamp.org/news