OpenAI پروجيڪٽ، جيڪو مصنوعي ذهانت جي شعبي ۾ عوامي منصوبن کي ترقي ڪري ٿو، شايع ڪيو آهي ٽرانسفارمر ڊيبگر، جيڪو خاص ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ دوران مشين لرننگ لينگويج ماڊلز ۾ ساخت جي چالو ڪرڻ جو تجزيو ڪرڻ لاءِ ٺهيل آهي. روايتي ڊيبگرن وانگر، ٽرانسفارمر ڊيبگر، ماڊل آئوٽ، ٽريڪنگ، ۽ مخصوص سرگرمي جي مداخلت ذريعي قدم قدم نيويگيشن کي سپورٽ ڪري ٿو. عام طور تي، ٽرانسفارمر ڊيبگر توهان کي اهو سمجهڻ جي اجازت ڏئي ٿو ته ڇو هڪ ٻولي ماڊل ڪنهن خاص درخواست جي جواب ۾ هڪ ٽوڪن جي بدران هڪ ٽوڪن ڏيکاري ٿو، يا ڇو ماڊل درخواست ۾ ڪجهه ٽوڪن تي وڌيڪ ڌيان ڏئي ٿو. ڪوڊ Python ۾ لکيل آهي ۽ MIT لائسنس تحت ورهايو ويو آهي.
ان جي جوڙجڪ ۾ هيٺيان اجزاء شامل آهن:
- نيورون ناظر انفرادي ماڊل اجزاء جي ذريعي هڪ نيويگيٽر آهي، جهڙوڪ ايم ايل پي نيورسن، توجہ مرکوز، ۽ لڪيل آٽو اينڪوڊر نمائندگي.
- چالو ڪرڻ وارو سرور ھڪڙو سرور پس منظر آھي جيڪو ماڊل سان تعلق رکي ٿو ۽ ڊيبگر لاءِ ڊيٽا حاصل ڪري ٿو.
- ماڊلز GPT-2 ٻوليءَ جي ماڊلز ۽ انهن ۾ استعمال ٿيندڙ آٽو انڪوڊرز سان رابطي لاءِ هڪ لائبريري آهي، هينڊلر جي متبادل مهيا ڪري ٿي ته جيئن انهن کي فعال ڪرڻ ۾ مداخلت ڪري سگهجي.
- ايم ايل پي نيورسن لاء ڊيٽا سيٽ کي چالو ڪرڻ جا مثال، توجہ مرکوز، ۽ آٽو اينڪوڊرز جي ويڪرائي نمائندگي.
جو ذريعو: opennet.ru
