मॉडल प्रशिक्षण | मूल, AI द्वारा अनुवादित
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वास्तविक प्रशिक्षण शुरू करने से पहले कोड, पर्यावरण और डेटा को सही सुनिश्चित करें।
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प्रशिक्षण पर्यावरण के अधिकतम चलने के समय की जांच करें। क्लाउड प्लेटफॉर्म के संतुलन की जांच करें। सुनिश्चित करें कि प्रशिक्षण में कोई व्यवधान नहीं होगा।
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सुनिश्चित करें कि यदि कोई व्यवधान होता है, तो हम कार्य को फिर से शुरू कर सकते हैं। मध्यवर्ती परिणाम खोएंगे नहीं।
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यदि कोड में कोई समस्या है, तो यह निश्चित रूप से प्रशिक्षण के दौरान होगी।
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यदि डेटा साफ नहीं है, तो यह निश्चित रूप से बाद के चरणों को प्रभावित करेगा।
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एक पुनरावृत्ति दृष्टिकोण का उपयोग करें। परिमाण के आधार पर स्केल करें। लाखों टोकन पर प्रशिक्षण दें, फिर अरबों टोकन पर, और फिर खरबों टोकन पर।
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यदि प्रशिक्षण समाप्त हो गया है, तो क्या होगा? क्या प्रशिक्षण का अंतिम प्रबंधन सही ढंग से किया गया है?
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दूसरों की गलतियों से सीखें, जैसे कि Llama2 के साथ हुई गलतियों से।
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परिणाम को ठीक करने के बजाय, समस्या के मूल कारण को संबोधित करें।