<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Menga inson savollarini tushunadigan va ularga javob bera oladigan katta til modelini oʻqitish uchun loyiha boshlashda bajarilishi kerak boʻlgan narsalar roʻyxatini bering<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Quyidagi qadamlar inson so'rovlarini tushunishga va ularga javob berishga qodir bo'lgan katta til modelini o'qitish loyihasini boshlashda amalga oshirilishi kerak bo'lgan qadamlarning qisqacha ro'yxati: 1. Loyiha doirasini va maqsadlarini, maqsadli auditoriyani belgilash. 2. Kompleks / turli xil matnli ma'lumotlar to'plamini to'plash va oldindan ishlash. 3. Tegishli model arxitekturasini tanlash, hiperparametrlarni aniqlik / tezlik uchun sozlash. 4. Ma'lumotlar to'plamini o'qitish, tasdiqlash, sinov podsetlariga bo'lish, ma'lumotlarni oshirishni amalga oshirish. 5. Modelni o'qitish, tasdiqlash to'plamidagi muvaffaqiyatni kuzatish, kerak bo'lganda sozlash. 6. Modelni sinov to'plamida baholash, benchmarklarni<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Ushbu vazifalarni yanada bo'linishi kerak, iltimos, oldinda turgan vazifalarning batafsilroq bo'linishi bilan yangilangan vazifalar ro'yxatini taqdim eting<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Bu muhim qadamdir, chunki ma'lumotlar sifati va xilma-xilligi modelning ishlashida to'g'ridan-to'g'ri ta'sir qiladi. Oldindan ishlov berish ma'lumotlarni tozalashni, matnni belgilashni va so'zlarni raqamli tasvirlarga aylantirishni o'z ichiga olishi mumkin. Model arxitekturasini tanlang: Modellning ko'p turlarini tanlash mumkin, shu jumladan takroriy neyron tarmoqlari (RNN), transformator modellari va konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN). Tanlov loyihaning aniq talablari va mavjud bo'lgan ma'lumotlar miqdoriga bog'liq bo'ladi. Ma'lumotlar to'plamini taqsimlash va amalga oshirish: Ma'lumotlar to'plamini ajratish, o'qitish, sinov va monitoring modelning qaysi turlari mos kel<|eot_id|>