<|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|>

Xo'sh, mashina o'rganish modelini qayta o'qitish nima?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

** Mashina o'rganish modelini qayta o'qitish**  bu model o'qitish namunasidagi ma'lumotlarga juda yaxshi moslashganda, lekin ilgari ko'rmagan yangi ma'lumotlar bilan yomon ishlaydi. Bu modelning umumlashtirish va to'g'ri bashorat qilish qobiliyatini yo'qotishiga olib kelishi mumkin. O'qitish turli sabablarga ko'ra, masalan, model juda murakkab, tanlanma juda kichik yoki shovqinli yoki to'g'ri tartibga solinmaganligi sababli paydo bo'lishi mumkin. *O'qitishni boshqarish uchun turli xil usullar mavjud, masalan, tanlanma hajmini oshirish, model murakkabligini kamaytirish yoki to'g'rilashtirish yoki belgilarni tanlash.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Til modellari uchun qayta o'qitish xavfi bormi? Xususan, eng mashhur LLMlar ko'plab milliardlab parametrlarga ega va ularni qayta o'qitish uchun ideal sharoit bo'lgan minglab protsessorlarda oylar davomida o'qitadilar. Yoki bu faqat tasniflash muammolariga tegishli bo'lib, generativ modellarga tegishli emasmi? Ha, yana bir savol: to'g'rilashtirish nima?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ha, til modellari uchun ham qayta o'qitish xavfi mavjud, ayniqsa ular juda ko'p parametrlarga ega bo'lganda va katta hajmdagi ma'lumotlarda o'qitilganda. Bunday hollarda, model kirish ma'lumotlarining tafsilotlarini eslab qolishi va umumlashtirish qobiliyatini yo'qotishi mumkin, bu yangi ma'lumotlarga nisbatan past aniqlikka olib kelishi mumkin. O'rganishni qayta o'qitishning bir usuli bu to'g'rilashdir. Bu modelni o'rganish uchun qo'shimcha shartlarni qo'shadigan texnikadir, bu uning kirish ma'lumotlarini eslab qolishiga to'sqinlik qiladi.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Yangi ma'lumotlarga nisbatan past aniqlik deganda nima nazarda tutiladi? Masalan, til modellari uchun ma'lumotlar va aniqlik nima ekanligini tushunaman. Lekin til modellari uchun bu nima? Regulyatsiya haqida, afsuski, men deyarli hech narsani tushunmadim. Shunday qilib, sizning javobingiz hozircha men uchun ancha ko'proq lakonik javobga teng, lekin juda foydali javob emas: "Ha".<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Til modellari uchun "yangi ma'lumotlarga past aniqlik" deganda, men model ma'lumotlar to'plamida o'qitilishi mumkinligini va ma'lumotlar to'plamida yuqori aniqlik ko'rsatishi mumkinligini aytmoqchiman, lekin u ilgari uchramagan ma'lumotlar uchun past aniqlik ko'rsatishi mumkin. Buni tasvirlash uchun, tasavvur qiling, siz yangiliklar orqali o'qitilgan til modeliga ega bo'ldingiz. Agar siz ushbu modelga yangiliklardan bir gapni bersangiz, u uning ma'nosini to'g'ri aniqlay oladi. Ammo agar siz unga so'z yoki tibbiyot kabi tor mavzular bo'yicha gap bersangiz, model past aniqlik ko'rsatishi mumkin, chunki u bunday ma'lumotlarni to'g'ri qayta ishlash uchun etarlicha ma'lumotga ega emas. Regularizatsiya haqida gapirganda<|eot_id|>