• Buradasın

    LLM çeviri için nasıl eğitilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LLM (Large Language Model) çeviri için şu adımlarla eğitilebilir:
    1. Veri Toplama ve Temizleme 25. Çeviri için kullanılacak geniş bir metin veri seti toplanır ve temizlenir 25.
    2. Tokenizasyon 2. Metinler, kelimelerin veya alt kelimelerin anlaşılması için daha küçük birimlere ayrılır 2.
    3. Eğitim Parametrelerinin Ayarlanması 2. Eğitim süreci için yığın boyutu veya öğrenme oranı gibi parametreler ayarlanır 2.
    4. Eğitim ve İnce Ayar 12. Model, belirlenen veri setleri üzerinde eğitilir ve gerektiğinde ince ayar yapılır 12.
    5. Özelleştirme 14. Model, belirli bir çeviri görevi için ilgili alana özgü veri setleriyle veya görevlerle özelleştirilir 14.
    Popüler açık kaynak LLM modelleri arasında Meta’dan Llama 2 ve MosaicML’den MPT bulunmaktadır 2.
    LLM'lerin eğitimi ve çalıştırılması maliyetli olabilir ve veri mahremiyeti ile modelin yanlılığı gibi endişeler doğurabilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ciftklik.net
        1
      2. azure.microsoft.com
        2
      3. hosting.com.tr
        3
      4. medium.com
        4
      5. developers.google.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Doğru çeviri nasıl yapılır?

    Doğru çeviri yapmak için dikkat edilmesi gereken bazı unsurlar: Kaynak metni anlamak. Uygun kelime seçimi. Dilbilgisi ve cümle yapısına dikkat. Kültürel farklılıkları unutmamak. Çeviri araçlarını akıllıca kullanmak. Metin analizi yapmak. Redaksiyon ve düzenleme. Çeviri yaparken dil becerilerini sürekli geliştirmek ve pratik yapmak önemlidir.
    5 kaynak

    Llm'ler çeviri yapabilir mi?

    Evet, büyük dil modelleri (LLM'ler) çeviri yapabilir. LLM'ler, farklı diller arasında anlamı koruyarak etkili çeviriler gerçekleştirebilir. Ayrıca, Google’ın BERT'i gibi bazı LLM'ler, Gmail'deki otomatik tamamlama gibi çeviri görevlerinde de kullanılabilir.
    5 kaynak

    LLM hangi veri seti ile eğitilir?

    LLM (Büyük Dil Modelleri), milyonlarca hatta milyarlarca kelimeden oluşan büyük veri setleri ile eğitilir. Bu veri setleri genellikle aşağıdaki kaynaklardan elde edilir: - Edebiyat: Kitaplar, şiirler, oyunlar. - Çevrimiçi içerikler: Bloglar, web sayfaları, forumlar. - Haberler ve güncel olaylar. - Sosyal medya: Facebook, Twitter, Instagram gibi platformlardaki metinler. Ayrıca, LLM'ler eğitilmeden önce veriler temizlenir, işlenir, standartlaştırılır ve bir NoSQL veritabanında saklanır.
    5 kaynak

    LLM ne işe yarar?

    LLM (Large Language Models), yani büyük dil modelleri, metin anlama ve oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmek için dönüştürücü modeller kullanan derin öğrenme algoritmalarıdır. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi.
    5 kaynak

    Çeviri eğitiminde hangi kuramlar kullanılır?

    Çeviri eğitiminde kullanılan bazı kuramlar şunlardır: 1. Skopos Kuramı: Hans J. Vermeer tarafından geliştirilen bu kuram, çevirinin amacını ve erek kültürdeki işlevini vurgular. 2. Yorumlayıcı Çeviri Kuramı: Çevirmenin metni sadece söylenenle yetinmeyip, söylenenden hareketle söylenmek isteneni anlamasını sağlar. 3. Metin Türü Odaklı Çeviri Modeli: K. Reiss tarafından önerilen bu kuram, metinlerin bilgilendirici, anlatımcı ve işlevsel gibi türlerine göre çeviri yöntemlerini belirler. 4. Betimleyici Çeviri Kuramı: Gideon Toury tarafından geliştirilen bu kuram, çevirilerin betimlenmesini ve çeviriye daha gerçekçi bir yaklaşım getirilmesini sağlar. Ayrıca, iletişimsel yaklaşım ve işlevsel çeviri kuramı gibi diğer kuramlar da çeviri eğitiminde yer almaktadır.
    5 kaynak