01 · इसे सिखाएं
ओपन सोर्स · क्वांटम प्रेरणा · छोटा मॉडल
कई संभावित अगले शब्दों वाला एक छोटा मॉडल।
सीधे ब्राउज़र में नया टेक्स्ट जेनरेट करें। बाहरी इनपुट को प्रोसेस करने से पहले अनुवादित किया जाता है।
02 · अन्वेषण करें
नया टेक्स्ट जेनरेट करें
पहले मॉडल को ट्रेन करें।
लाइव गणना
बाइनरी ऑपरेशन और क्वांटम-प्रेरित हस्तक्षेप
गणना उत्पन्न होने पर दिखाई देगी।
03 · चुनें
अभी तक कोई टेक्स्ट जनरेट नहीं हुआ है।
परिणाम यहाँ दिखाई देगा।
स्थानीय रूप से मॉडल को प्रशिक्षित करें और जनरेशन शुरू करें।यह कैसे काम करता है
शब्दार्थ संदर्भ और क्वांटम प्रेरणा।
कोड करें
स्थानीय इंडेक्स आपके प्रॉम्प्ट के समान वाक्य और विषय ढूंढता है।
कनेक्ट करें
प्रासंगिक अर्थ, शब्द पैटर्न और कई संदर्भ आयामों में जुड़ जाते हैं।
चुनें
तीव्रता द्वारा भारित नमूना एक-एक करके अगला टोकन चुनता है।
शब्दार्थ व्याकरण
अर्थ को एक साथ रखने वाले नियम।
विषय
प्रत्येक उम्मीदवार की तुलना प्रॉम्प्ट की अवधारणाओं और प्रासंगिक वाक्यों से की जाती है।
कथन
वाक्य पर्याप्त संदर्भ, अवधारणा और क्रिया के बाद ही समाप्त होता है।
संबंध
संयोजक, पूर्वसर्ग और शब्द के प्रकारों को निरंतरता मिलती है, न कि यादृच्छिक शब्द।
मेमोरी
मॉडल दोहराव को दंडित करता है और प्रॉम्प्ट के वैचारिक एंकरों को अगले टेक्स्ट में बनाए रखता है।
स्थानीय मेमोरी
