ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?'] ", 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ. \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਇਥਨ ਨਾਮ _ 1 ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ? \' ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \'] ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ? \' ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮੇਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਲਈ।ਇੱਕ ਗਲਪ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪੀਡ਼੍ਹੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। \\n\\n ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ? \'] ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮੇਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਲਈ।ਇੱਕ ਗਲਪ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪੀਡ਼੍ਹੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। \\n\\n ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ? \', "ਹਾਂ, ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮੇਰੀ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। \\n\\n ਮੇਰੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਸਿਸਟਮ ਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਗਿੱਟਹਬ \'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਟੌਰਚਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਦੇ ਤਹਿਤ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ NAME _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। \\n\\n ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।ਉਪਲੱਬਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ.-3, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੇਠਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਮ. ਆਈ. ਟੀ. ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਲਾਇਸੈਂਸ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ। ਮੇਰੇ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਨਾਲ ਹੀ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ (ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ.)। ", \'ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਨਾਮ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ _ 1: \\n #ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ ਮੋਡੀਊਲ \\n ਕਲਾਸ ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਜੀ.: \\n ਜਵਾਬ= {\\n "ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ": "ਹੈਲੋ! ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?", \\n "ਅਲਵਿਦਾ": "ਅਲਵਿਦਾ! ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਚੰਗਾ ਰਹੇ।" \\n} \\n\\n ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ (ਸਵੈ, ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ,ਸੰਦਰਭ): \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ = = "ਮੌਸਮ" ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ "ਸਥਾਨ": \\n ਸ਼ਹਿਰ = ਇਕਾਈਆਂ ["ਸਥਾਨ"] \\n ਵਾਪਸੀ f "{ਸ਼ਹਿਰ} ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਹੈ{self.get_weather (ਸ਼ਹਿਰ)} ". \\n elif ਇਰਾਦੇ = =" ਮਜ਼ਾਕ ": \\n ਵਾਪਸੀ self.generate_joke () \\n ਹੋਰਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.RESPONSES.get (ਇਰਾਦਾ," ਮੈਨੂੰ ਮਾਫ ਕਰਨਾ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।ਸਮਝਣਾ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ") \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ (ਸਵੈ, ਸ਼ਹਿਰ): \\n ਪਾਸ\\n\\n ਡੇਫ ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ (ਸਵੈ): \\n ਪਾਸ\\n\\n\\n ਕਲਾਸਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ): \\n self.nlp = NLP () \\n self.cm = ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ () \\n self.fd = ਫਲੋਡਿਫਾਈਨਰ () \\n self.qa = QAS ਸਿਸਟਮ () \\n self.ir =ਇੰਟੈਂਟਰੈਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.sa = ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਲਾਈਜ਼ਰ () \\n self.nlg = NFLG () \\n self.ct = ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.lt = ਭਾਸ਼ਾਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.ir =ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.vr = ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.special_handling_functions = {\\n "ਪ੍ਰਸ਼ਨ": self.qa.answer_question, \\n "ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ":self.lt.translate_text, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ NAME _ 1": self.ct.translate_NAME_1, \\n "ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ": self.ir.recognize_image, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਣ":self.lt.translate_speech \\n} \\n\\n ਡਿਫ ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ (ਸਵੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ): \\n ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ = self.nlp.process (ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਰਾਦਾ =self.ir.recognize_intent (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਕਾਈਆਂ = self.nlp.extract_entities (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਭਾਵਨਾ = self.sa.analyze_sentiment (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\nਪ੍ਰਸੰਗ = self.cm.update_context (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) \\n ਪ੍ਰਵਾਹ = self.fd.get_next_step (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) ਜੇ ਇਰਾਦਾ! = "ਮਜ਼ਾਕ" ਹੋਰਕੋਈ ਨਹੀਂ \\n\\n ਜੇਕਰ self.special_handling_functions ਵਿੱਚ ਇਰਾਦਾ ਹੈਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.special_handling_functions [ਇਰਾਦਾ] (ਯੂਜਰ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n\\n ਜਵਾਬ =self.nlg.generate_response (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਸੰਗ) \\n ਵਾਪਸੀ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਪ੍ਰਵਾਹ) ਜੇਕਰ ਇਰਾਦਾ ["ਗਣਿਤ" ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, "ਪਾਠ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ", "ਨਾਮ _ 1 ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ","ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ", "ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ"] ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਜਵਾਬ \\n \'] ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮੇਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਲਈ।ਇੱਕ ਗਲਪ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪੀਡ਼੍ਹੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। \\n\\n ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ? \', "ਹਾਂ, ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮੇਰੀ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। \\n\\n ਮੇਰੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਸਿਸਟਮ ਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਗਿੱਟਹਬ \'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਟੌਰਚਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਦੇ ਤਹਿਤ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ NAME _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। \\n\\n ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।ਉਪਲੱਬਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ.-3, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੇਠਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਮ. ਆਈ. ਟੀ. ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਲਾਇਸੈਂਸ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ। ਮੇਰੇ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਨਾਲ ਹੀ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ (ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ.)। ", \'ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਨਾਮ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ _ 1: \\n #ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ ਮੋਡੀਊਲ \\n ਕਲਾਸ ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਜੀ.: \\n ਜਵਾਬ= {\\n "ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ": "ਹੈਲੋ! ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?", \\n "ਅਲਵਿਦਾ": "ਅਲਵਿਦਾ! ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਚੰਗਾ ਰਹੇ।" \\n} \\n\\n ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ (ਸਵੈ, ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ,ਸੰਦਰਭ): \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ = = "ਮੌਸਮ" ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ "ਸਥਾਨ": \\n ਸ਼ਹਿਰ = ਇਕਾਈਆਂ ["ਸਥਾਨ"] \\n ਵਾਪਸੀ f "{ਸ਼ਹਿਰ} ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਹੈ{self.get_weather (ਸ਼ਹਿਰ)} ". \\n elif ਇਰਾਦੇ = =" ਮਜ਼ਾਕ ": \\n ਵਾਪਸੀ self.generate_joke () \\n ਹੋਰਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.RESPONSES.get (ਇਰਾਦਾ," ਮੈਨੂੰ ਮਾਫ ਕਰਨਾ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।ਸਮਝਣਾ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ") \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ (ਸਵੈ, ਸ਼ਹਿਰ): \\n ਪਾਸ\\n\\n ਡੇਫ ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ (ਸਵੈ): \\n ਪਾਸ\\n\\n\\n ਕਲਾਸਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ): \\n self.nlp = NLP () \\n self.cm = ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ () \\n self.fd = ਫਲੋਡਿਫਾਈਨਰ () \\n self.qa = QAS ਸਿਸਟਮ () \\n self.ir =ਇੰਟੈਂਟਰੈਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.sa = ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਲਾਈਜ਼ਰ () \\n self.nlg = NFLG () \\n self.ct = ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.lt = ਭਾਸ਼ਾਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.ir =ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.vr = ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.special_handling_functions = {\\n "ਪ੍ਰਸ਼ਨ": self.qa.answer_question, \\n "ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ":self.lt.translate_text, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ NAME _ 1": self.ct.translate_NAME_1, \\n "ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ": self.ir.recognize_image, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਣ":self.lt.translate_speech \\n} \\n\\n ਡਿਫ ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ (ਸਵੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ): \\n ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ = self.nlp.process (ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਰਾਦਾ =self.ir.recognize_intent (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਕਾਈਆਂ = self.nlp.extract_entities (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਭਾਵਨਾ = self.sa.analyze_sentiment (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\nਪ੍ਰਸੰਗ = self.cm.update_context (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) \\n ਪ੍ਰਵਾਹ = self.fd.get_next_step (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) ਜੇ ਇਰਾਦਾ! = "ਮਜ਼ਾਕ" ਹੋਰਕੋਈ ਨਹੀਂ \\n\\n ਜੇਕਰ self.special_handling_functions ਵਿੱਚ ਇਰਾਦਾ ਹੈਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.special_handling_functions [ਇਰਾਦਾ] (ਯੂਜਰ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n\\n ਜਵਾਬ =self.nlg.generate_response (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਸੰਗ) \\n ਵਾਪਸੀ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਪ੍ਰਵਾਹ) ਜੇਕਰ ਇਰਾਦਾ ["ਗਣਿਤ" ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, "ਪਾਠ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ", "ਨਾਮ _ 1 ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ","ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ", "ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ"] ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ \\n \',\' ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\'। \\n\\n \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ \'ਜਵਾਬ\' ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ \'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਅਤੇ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਵੀ ਹਨ।\'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਵਿਧੀ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ, \'ਇਰਾਦੇ\', \'ਇਕਾਈਆਂ\' ਅਤੇ \'ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ,ਇਕਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ। ਵਿਧੀ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n\\n \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ ਹੈਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹੋਰ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਢੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\', \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\', \'ਫਲੋਡੀਫਾਈਨਰ\', \'ਕਿਊਏਐੱਸ ਸਿਸਟਮ\',\'ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਾਈਜ਼ਰ\', \'ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਲੈਂਗਵੇਜਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\', \'ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਅਤੇ \'ਸਪੈਸ਼ਲ _ ਹੈਂਡਲਿੰਗ _ ਫੰਕਸ਼ਨ\'।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ\' ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ \'ir.recognize_intent\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ\'nlp.extract_entities\' ਵਿਧੀ ਅਤੇ \'sa.analyze_sentiment\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ \'fd.get_next_step\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।"ਮਜ਼ਾਕ", ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ\' ਵਿਧੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮਜ਼ਾਕ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਰਾਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤਦਾ ਹੈਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ\' nlg.generate_response \'ਵਿਧੀ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਹੈ।ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਦਿਖਾਓ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ?_ _ init _ _ (ਸਵੈ): \\n self.context = {} \\n self.history = [] \\n\\n ਡੇਫ ਅਪਡੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ, ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ): \\n self.history.append ((ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ,ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ)) \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ ["ਨਮਸਕਾਰ", "ਅਲਵਿਦਾ"]: \\n self.context = {"ਇਰਾਦੇ": ਇਰਾਦੇ, "ਇਕਾਈਆਂ": {}} \\n ਸਾਰੇ (h [1] = = ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ h ਲਈ ਇਰਾਦੇself.history [:-1]): \\n self.context ["ਇਕਾਈਆਂ"]. ਅੱਪਡੇਟ (ਇਕਾਈਆਂ) \\n ਹੋਰਃ \\n self.history = [self.history [-1] \\n self.context = {"ਇਰਾਦਾ": ਇਰਾਦਾ,"ਇਕਾਈਆਂ": ਇਕਾਈਆਂ} \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ): \\n ਰਿਟਰਨ self.context \\n\\n #ਇੰਟੈਂਟ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਸਪੈਸੀ\\n sklearn.pipeline ਇੰਪੋਰਟ ਤੋਂਪਾਈਪਲਾਈਨ \\nfrom sklearn.feature_extraction.text ਇੰਪੋਰਟ ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ\\nfrom sklearn.svm ਇੰਪੋਰਟ ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ\\n\\nlp =spacy.load (\\\'en _ core _ web _ sm\\\') \\ntrain _ Data = [\\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਮੈਂ ਇੱਕ ਪਿੱਜ਼ਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ\',\\\'ਇਰਾਦਾ\\\':\\\'ਆਰਡਰ _ ਪਿੱਜ਼ਾ\\\', \\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਕੀ ਹੈ?ਅੱਜ ਵਰਗਾ ਮੌਸਮ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\\' ਚੈੱਕ _ ਵੇਦਰ\\ \', \\n {\\\' ਟੈਕਸਟ\\ \':\\\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਲਈ ਪੈਰਿਸ ਲਈ ਉਡਾਣ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\ \'ਬੁੱਕ _ ਫਲਾਈਟ\\\'} \\n\\nਪਾਈਪਲਾਈਨ = ਪਾਈਪਲਾਈਨ ([(\\\'ਵੈਕਟਰ\\\', ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ()), (\\\'clf\\\', ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ ())]) \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ = [d [\\\'ਟੈਕਸਟ\\\'] ਲਈ d ਵਿੱਚਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ], [d [\\\'ਇਰਾਦਾ\\\'] ਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ d ਲਈ\\npipeline.fit (X _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ) \\n\\ndef ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦਾ (ਟੈਕਸਟ): \\n ਟੋਕਨ = [token.lemma_ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਲਈnlp (ਟੈਕਸਟ) ਜੇ ਨਹੀਂ token.is_punct ਅਤੇ ਨਹੀਂ token.is_stop] \\n ਵਾਪਸ pipeline.predict ([\\\'\\\'. ਜੁਡ਼ੋ (ਟੋਕਨ)]) [0] \\n \'] ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮੇਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਲਈ।ਇੱਕ ਗਲਪ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪੀਡ਼੍ਹੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। \\n\\n ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ? \', "ਹਾਂ, ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮੇਰੀ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। \\n\\n ਮੇਰੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਸਿਸਟਮ ਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਗਿੱਟਹਬ \'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਟੌਰਚਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਦੇ ਤਹਿਤ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ NAME _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। \\n\\n ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।ਉਪਲੱਬਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ.-3, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੇਠਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਮ. ਆਈ. ਟੀ. ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਲਾਇਸੈਂਸ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ। ਮੇਰੇ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਨਾਲ ਹੀ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ (ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ.)। ", \'ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਨਾਮ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ _ 1: \\n #ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ ਮੋਡੀਊਲ \\n ਕਲਾਸ ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਜੀ.: \\n ਜਵਾਬ= {\\n "ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ": "ਹੈਲੋ! ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?", \\n "ਅਲਵਿਦਾ": "ਅਲਵਿਦਾ! ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਚੰਗਾ ਰਹੇ।" \\n} \\n\\n ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ (ਸਵੈ, ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ,ਸੰਦਰਭ): \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ = = "ਮੌਸਮ" ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ "ਸਥਾਨ": \\n ਸ਼ਹਿਰ = ਇਕਾਈਆਂ ["ਸਥਾਨ"] \\n ਵਾਪਸੀ f "{ਸ਼ਹਿਰ} ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਹੈ{self.get_weather (ਸ਼ਹਿਰ)} ". \\n elif ਇਰਾਦੇ = =" ਮਜ਼ਾਕ ": \\n ਵਾਪਸੀ self.generate_joke () \\n ਹੋਰਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.RESPONSES.get (ਇਰਾਦਾ," ਮੈਨੂੰ ਮਾਫ ਕਰਨਾ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।ਸਮਝਣਾ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ") \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ (ਸਵੈ, ਸ਼ਹਿਰ): \\n ਪਾਸ\\n\\n ਡੇਫ ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ (ਸਵੈ): \\n ਪਾਸ\\n\\n\\n ਕਲਾਸਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ): \\n self.nlp = NLP () \\n self.cm = ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ () \\n self.fd = ਫਲੋਡਿਫਾਈਨਰ () \\n self.qa = QAS ਸਿਸਟਮ () \\n self.ir =ਇੰਟੈਂਟਰੈਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.sa = ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਲਾਈਜ਼ਰ () \\n self.nlg = NFLG () \\n self.ct = ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.lt = ਭਾਸ਼ਾਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.ir =ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.vr = ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.special_handling_functions = {\\n "ਪ੍ਰਸ਼ਨ": self.qa.answer_question, \\n "ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ":self.lt.translate_text, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ NAME _ 1": self.ct.translate_NAME_1, \\n "ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ": self.ir.recognize_image, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਣ":self.lt.translate_speech \\n} \\n\\n ਡਿਫ ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ (ਸਵੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ): \\n ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ = self.nlp.process (ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਰਾਦਾ =self.ir.recognize_intent (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਕਾਈਆਂ = self.nlp.extract_entities (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਭਾਵਨਾ = self.sa.analyze_sentiment (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\nਪ੍ਰਸੰਗ = self.cm.update_context (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) \\n ਪ੍ਰਵਾਹ = self.fd.get_next_step (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) ਜੇ ਇਰਾਦਾ! = "ਮਜ਼ਾਕ" ਹੋਰਕੋਈ ਨਹੀਂ \\n\\n ਜੇਕਰ self.special_handling_functions ਵਿੱਚ ਇਰਾਦਾ ਹੈਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.special_handling_functions [ਇਰਾਦਾ] (ਯੂਜਰ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n\\n ਜਵਾਬ =self.nlg.generate_response (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਸੰਗ) \\n ਵਾਪਸੀ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਪ੍ਰਵਾਹ) ਜੇਕਰ ਇਰਾਦਾ ["ਗਣਿਤ" ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, "ਪਾਠ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ", "ਨਾਮ _ 1 ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ","ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ", "ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ"] ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ \\n \',\' ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\'। \\n\\n \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ \'ਜਵਾਬ\' ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ \'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਅਤੇ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਵੀ ਹਨ।\'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਵਿਧੀ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ, \'ਇਰਾਦੇ\', \'ਇਕਾਈਆਂ\' ਅਤੇ \'ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ,ਇਕਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ। ਵਿਧੀ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n\\n \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ ਹੈਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹੋਰ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਢੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\', \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\', \'ਫਲੋਡੀਫਾਈਨਰ\', \'ਕਿਊਏਐੱਸ ਸਿਸਟਮ\',\'ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਾਈਜ਼ਰ\', \'ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਲੈਂਗਵੇਜਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\', \'ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਅਤੇ \'ਸਪੈਸ਼ਲ _ ਹੈਂਡਲਿੰਗ _ ਫੰਕਸ਼ਨ\'।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ\' ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ \'ir.recognize_intent\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ\'nlp.extract_entities\' ਵਿਧੀ ਅਤੇ \'sa.analyze_sentiment\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ \'fd.get_next_step\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।"ਮਜ਼ਾਕ", ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ\' ਵਿਧੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮਜ਼ਾਕ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਰਾਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤਦਾ ਹੈਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ\' nlg.generate_response \'ਵਿਧੀ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਹੈ।ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਦਿਖਾਓ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ?_ _ init _ _ (ਸਵੈ): \\n self.context = {} \\n self.history = [] \\n\\n ਡੇਫ ਅਪਡੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ, ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ): \\n self.history.append ((ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ,ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ)) \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ ["ਨਮਸਕਾਰ", "ਅਲਵਿਦਾ"]: \\n self.context = {"ਇਰਾਦੇ": ਇਰਾਦੇ, "ਇਕਾਈਆਂ": {}} \\n ਸਾਰੇ (h [1] = = ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ h ਲਈ ਇਰਾਦੇself.history [:-1]): \\n self.context ["ਇਕਾਈਆਂ"]. ਅੱਪਡੇਟ (ਇਕਾਈਆਂ) \\n ਹੋਰਃ \\n self.history = [self.history [-1] \\n self.context = {"ਇਰਾਦਾ": ਇਰਾਦਾ,"ਇਕਾਈਆਂ": ਇਕਾਈਆਂ} \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ): \\n ਰਿਟਰਨ self.context \\n\\n #ਇੰਟੈਂਟ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਸਪੈਸੀ\\n sklearn.pipeline ਇੰਪੋਰਟ ਤੋਂਪਾਈਪਲਾਈਨ \\nfrom sklearn.feature_extraction.text ਇੰਪੋਰਟ ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ\\nfrom sklearn.svm ਇੰਪੋਰਟ ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ\\n\\nlp =spacy.load (\\\'en _ core _ web _ sm\\\') \\ntrain _ Data = [\\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਮੈਂ ਇੱਕ ਪਿੱਜ਼ਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ\',\\\'ਇਰਾਦਾ\\\':\\\'ਆਰਡਰ _ ਪਿੱਜ਼ਾ\\\', \\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਕੀ ਹੈ?ਅੱਜ ਵਰਗਾ ਮੌਸਮ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\\' ਚੈੱਕ _ ਵੇਦਰ\\ \', \\n {\\\' ਟੈਕਸਟ\\ \':\\\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਲਈ ਪੈਰਿਸ ਲਈ ਉਡਾਣ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\ \'ਬੁੱਕ _ ਫਲਾਈਟ\\\'} \\n\\nਪਾਈਪਲਾਈਨ = ਪਾਈਪਲਾਈਨ ([(\\\'ਵੈਕਟਰ\\\', ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ()), (\\\'clf\\\', ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ ())]) \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ = [d [\\\'ਟੈਕਸਟ\\\'] ਲਈ d ਵਿੱਚਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ], [d [\\\'ਇਰਾਦਾ\\\'] ਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ d ਲਈ\\npipeline.fit (X _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ) \\n\\ndef ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦਾ (ਟੈਕਸਟ): \\n ਟੋਕਨ = [token.lemma_ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਲਈnlp (ਟੈਕਸਟ) ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ token.is_punct ਅਤੇ ਨਹੀਂ token.is_stop] \\n ਰਿਟਰਨ pipeline.predict ([\\\'\\\'. ਜੁਆਇੰਨ (ਟੋਕਨ)]) [0] \\n \', "ਦੂਜੇ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਲਈ NAME _ 1 ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ। \\n\\n \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਸੰਗ ਜਾਣੂ ਮੋਡੀਊਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਜੋ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ, ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਪ੍ਰਾਪਤ _ ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਦਰਭ. \\n\\n \'ਇੰਟੈਂਟਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਮੋਡੀਊਲ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪੈਸੀ ਅਤੇ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਉਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰਐਸਵੀਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢੰਗ \'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦੇ\' ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ \'ਇੰਟੈਂਟਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਮੋਡੀਊਲ ਐੱਨਐੱਲਪੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਪੈਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਇਹ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੋਡੀਊਲ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਪਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਕੱਠੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।nltk\\ nnltk.download (\\\'ਪੰਕਟ\')\\nnltk.download (\\\'ਔਸਤ _ ਪਰਸੈਪਟ੍ਰੋਨ _ ਟੈਗਰ\')\\nnltk.download (\\\'ਵਰਡਨੈੱਟ\')\\nnltk.download (\\\'ਅਧਿਕਤਮ _ ਨੀ _ ਚੰਕਰ\')\\nnltk.download (\\\'ਸ਼ਬਦ\\\')\\nnltk.download (\\\'ਸ਼ਬਦ\\\') \\n\\n ਤੋਂnltk.tokenize ਇੰਪੋਰਟ ਵਰਡ _ ਟੋਕਨਾਈਜ਼\\nfrom nltk.corpus ਇੰਪੋਰਟ ਸਟਾਪਵਰਡਸ\\nfrom nltk.stem ਇੰਪੋਰਟ ਵਰਡਨੇਟਲੈਮਟਾਈਜ਼ਰ\\n\\nਸਟੌਪ _ ਵਰਡਜ਼ =ਸੈੱਟ ਕਰੋ (stopwords.words (\\\'ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ\\\')) \\nਲੇਮਮੈਟਾਇਜ਼ਰ = ਵਰਡਨੈੱਟਲੈਮਮੈਟਾਇਜ਼ਰ () \\n\\nਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ = ਲੈਂਬਡਾ ਟੈਕਸਟਃ [lemmatizer.lemmatize (token.lower ()) ਟੋਕਨ ਲਈਸ਼ਬਦ _ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ (ਟੈਕਸਟ) ਵਿੱਚ ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ ਤਾਂ token.lower () ਸਟਾਪ _ ਵਰਡਜ਼ ਵਿੱਚ] \\npos _ ਟੈਗਿੰਗ = nltk.pos_tag \\nner = lambda ਟੋਕਨਃnltk.ne_chunk (ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਟੋਕਨ)) \\nsyntactic _ ਪਾਰਸ = lambda ਟੈਕਸਟਃ nltk.RegexpParser ("NP:{<DT>? <JJ> * <NN>} "). ਪਾਰਸ (ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਟੈਕਸਟ))) \\nsemantic _ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ = ner\\n\\input _ ਟੈਕਸਟ = ਇੰਪੁੱਟ (" ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਦਰਜ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋਃ ") \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਡ ਟੈਕਸਟਃ ", ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਪੀ. ਓ. ਐੱਸ. ਟੈਗਿੰਗਃ ", ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ))) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ "ਇਕਾਈਆਂਃ, "ner (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ))) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਪਾਰਸਿੰਗਃ ", ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ _ ਪਾਰਸਿੰਗ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਸਿਮੈਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਃ ",ਸਿਮੈਨਿਕ _ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\n\\n #ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ os\\nfrom google.cloud ਆਯਾਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ _ v1p3beta1 ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \\nfrom PIL ਆਯਾਤ ਤੋਂਚਿੱਤਰ \\n\\ nos.environ ["ਗੂਗਲ _ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ _ ਕ੍ਰੈਡੀਐਂਟਲਜ਼"] = "path_to_your_key.json" \\nclient = vision.ImageAnnotatorClient () \\n\\ndefਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ): ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Image.open (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ) ਦੇ ਨਾਲ \\n: \\n ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ =client.label_detection (ਚਿੱਤਰ = vision.Image (ਸਮੱਗਰੀ = image.tobytes ())) \\n ਰਿਟਰਨ response.label_annotations \\n\\n #ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿਮਪੋਰਟos\\nfrom google.cloud ਇੰਪੋਰਟ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ _ v2 ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \\n\\n ਕਲਾਸ ਮਲਟੀ ਲੈਂਗੁਏਜਸਪੋਰਟਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ _ ਆਈਡੀ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ _ ਪਾਥ): \\nos.environ [\\\'ਗੂਗਲ _ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ _ ਕ੍ਰੈਡੀਐਂਟਲਜ਼\\\'] = ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ _ ਮਾਰਗ\\n self.client = translate.Client (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ = ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ _ ਆਈਡੀ) \\n\\n ਡਿਫ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ _ ਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ,ਪਾਠ, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਵਾਪਸੀ self.client.translate (ਪਾਠ, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ = ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ,ਟਾਰਗੇਟ _ ਲੈਂਗੁਏਜ = ਟਾਰਗੇਟ _ ਲੈਂਗੁਏਜ) [\\\'ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਟੈਕਸਟ\\\'] \\n\\n #NAME _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਐਸਟ, ਐਸਟੋਰ, ਇੰਪੋਰਟੀਲਿਬ\\n\\ndef ਅਨੁਵਾਦ (ਸਰੋਤ _ NAME _ 1,ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਃ \\n ਪਾਰਸਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (source_language.lower () +\\\'_ ਪਾਰਸਰ\\\') \\n ਪਾਰਸ _ ਟਰੀ =parser_module.parse (ਸਰੋਤ _ NAME _ 1) \\n ਵਿਜ਼ਟਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (target_language.lower () +\\\'_ ਵਿਜ਼ਟਰ\\\') \\n ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ =visitor_module.Visitor (). ਵਿਜ਼ਿਟ (ਪਾਰਸ _ ਟਰੀ) \\n ਰਿਟਰਨ astor.to_source (ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ) \\n ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ (ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡਐਰਰ, ਐਟਰੀਬਿਊਟਐਰਰ, ਐਕਸਪਸ਼ਨ) ਜਿਵੇਂ ਕਿ e: \\n \'] ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮੇਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਲਈ।ਇੱਕ ਗਲਪ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪੀਡ਼੍ਹੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। \\n\\n ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ? \', "ਹਾਂ, ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮੇਰੀ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। \\n\\n ਮੇਰੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਸਿਸਟਮ ਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਗਿੱਟਹਬ \'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਟੌਰਚਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਦੇ ਤਹਿਤ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ NAME _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। \\n\\n ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।ਉਪਲੱਬਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ.-3, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੇਠਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਮ. ਆਈ. ਟੀ. ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਲਾਇਸੈਂਸ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ। ਮੇਰੇ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਨਾਲ ਹੀ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ (ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ.)। ", \'ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਨਾਮ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ _ 1: \\n #ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ ਮੋਡੀਊਲ \\n ਕਲਾਸ ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਜੀ.: \\n ਜਵਾਬ= {\\n "ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ": "ਹੈਲੋ! ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?", \\n "ਅਲਵਿਦਾ": "ਅਲਵਿਦਾ! ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਚੰਗਾ ਰਹੇ।" \\n} \\n\\n ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ (ਸਵੈ, ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ,ਸੰਦਰਭ): \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ = = "ਮੌਸਮ" ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ "ਸਥਾਨ": \\n ਸ਼ਹਿਰ = ਇਕਾਈਆਂ ["ਸਥਾਨ"] \\n ਵਾਪਸੀ f "{ਸ਼ਹਿਰ} ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਹੈ{self.get_weather (ਸ਼ਹਿਰ)} ". \\n elif ਇਰਾਦੇ = =" ਮਜ਼ਾਕ ": \\n ਵਾਪਸੀ self.generate_joke () \\n ਹੋਰਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.RESPONSES.get (ਇਰਾਦਾ," ਮੈਨੂੰ ਮਾਫ ਕਰਨਾ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।ਸਮਝਣਾ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ") \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ (ਸਵੈ, ਸ਼ਹਿਰ): \\n ਪਾਸ\\n\\n ਡੇਫ ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ (ਸਵੈ): \\n ਪਾਸ\\n\\n\\n ਕਲਾਸਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ): \\n self.nlp = NLP () \\n self.cm = ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ () \\n self.fd = ਫਲੋਡਿਫਾਈਨਰ () \\n self.qa = QAS ਸਿਸਟਮ () \\n self.ir =ਇੰਟੈਂਟਰੈਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.sa = ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਲਾਈਜ਼ਰ () \\n self.nlg = NFLG () \\n self.ct = ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.lt = ਭਾਸ਼ਾਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.ir =ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.vr = ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.special_handling_functions = {\\n "ਪ੍ਰਸ਼ਨ": self.qa.answer_question, \\n "ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ":self.lt.translate_text, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ NAME _ 1": self.ct.translate_NAME_1, \\n "ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ": self.ir.recognize_image, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਣ":self.lt.translate_speech \\n} \\n\\n ਡਿਫ ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ (ਸਵੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ): \\n ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ = self.nlp.process (ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਰਾਦਾ =self.ir.recognize_intent (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਕਾਈਆਂ = self.nlp.extract_entities (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਭਾਵਨਾ = self.sa.analyze_sentiment (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\nਪ੍ਰਸੰਗ = self.cm.update_context (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) \\n ਪ੍ਰਵਾਹ = self.fd.get_next_step (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) ਜੇ ਇਰਾਦਾ! = "ਮਜ਼ਾਕ" ਹੋਰਕੋਈ ਨਹੀਂ \\n\\n ਜੇਕਰ self.special_handling_functions ਵਿੱਚ ਇਰਾਦਾ ਹੈਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.special_handling_functions [ਇਰਾਦਾ] (ਯੂਜਰ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n\\n ਜਵਾਬ =self.nlg.generate_response (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਸੰਗ) \\n ਵਾਪਸੀ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਪ੍ਰਵਾਹ) ਜੇਕਰ ਇਰਾਦਾ ["ਗਣਿਤ" ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, "ਪਾਠ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ", "ਨਾਮ _ 1 ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ","ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ", "ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ"] ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ \\n \',\' ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\'। \\n\\n \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ \'ਜਵਾਬ\' ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ \'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਅਤੇ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਵੀ ਹਨ।\'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਵਿਧੀ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ, \'ਇਰਾਦੇ\', \'ਇਕਾਈਆਂ\' ਅਤੇ \'ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ,ਇਕਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ। ਵਿਧੀ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n\\n \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ ਹੈਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹੋਰ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਢੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\', \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\', \'ਫਲੋਡੀਫਾਈਨਰ\', \'ਕਿਊਏਐੱਸ ਸਿਸਟਮ\',\'ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਾਈਜ਼ਰ\', \'ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਲੈਂਗਵੇਜਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\', \'ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਅਤੇ \'ਸਪੈਸ਼ਲ _ ਹੈਂਡਲਿੰਗ _ ਫੰਕਸ਼ਨ\'।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ\' ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ \'ir.recognize_intent\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ\'nlp.extract_entities\' ਵਿਧੀ ਅਤੇ \'sa.analyze_sentiment\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ \'fd.get_next_step\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।"ਮਜ਼ਾਕ", ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ\' ਵਿਧੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮਜ਼ਾਕ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਰਾਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤਦਾ ਹੈਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ\' nlg.generate_response \'ਵਿਧੀ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਹੈ।ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਦਿਖਾਓ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ?_ _ init _ _ (ਸਵੈ): \\n self.context = {} \\n self.history = [] \\n\\n ਡੇਫ ਅਪਡੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ, ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ): \\n self.history.append ((ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ,ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ)) \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ ["ਨਮਸਕਾਰ", "ਅਲਵਿਦਾ"]: \\n self.context = {"ਇਰਾਦੇ": ਇਰਾਦੇ, "ਇਕਾਈਆਂ": {}} \\n ਸਾਰੇ (h [1] = = ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ h ਲਈ ਇਰਾਦੇself.history [:-1]): \\n self.context ["ਇਕਾਈਆਂ"]. ਅੱਪਡੇਟ (ਇਕਾਈਆਂ) \\n ਹੋਰਃ \\n self.history = [self.history [-1] \\n self.context = {"ਇਰਾਦਾ": ਇਰਾਦਾ,"ਇਕਾਈਆਂ": ਇਕਾਈਆਂ} \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ): \\n ਰਿਟਰਨ self.context \\n\\n #ਇੰਟੈਂਟ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਸਪੈਸੀ\\n sklearn.pipeline ਇੰਪੋਰਟ ਤੋਂਪਾਈਪਲਾਈਨ \\nfrom sklearn.feature_extraction.text ਇੰਪੋਰਟ ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ\\nfrom sklearn.svm ਇੰਪੋਰਟ ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ\\n\\nlp =spacy.load (\\\'en _ core _ web _ sm\\\') \\ntrain _ Data = [\\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਮੈਂ ਇੱਕ ਪਿੱਜ਼ਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ\',\\\'ਇਰਾਦਾ\\\':\\\'ਆਰਡਰ _ ਪਿੱਜ਼ਾ\\\', \\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਕੀ ਹੈ?ਅੱਜ ਵਰਗਾ ਮੌਸਮ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\\' ਚੈੱਕ _ ਵੇਦਰ\\ \', \\n {\\\' ਟੈਕਸਟ\\ \':\\\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਲਈ ਪੈਰਿਸ ਲਈ ਉਡਾਣ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\ \'ਬੁੱਕ _ ਫਲਾਈਟ\\\'} \\n\\nਪਾਈਪਲਾਈਨ = ਪਾਈਪਲਾਈਨ ([(\\\'ਵੈਕਟਰ\\\', ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ()), (\\\'clf\\\', ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ ())]) \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ = [d [\\\'ਟੈਕਸਟ\\\'] ਲਈ d ਵਿੱਚਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ], [d [\\\'ਇਰਾਦਾ\\\'] ਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ d ਲਈ\\npipeline.fit (X _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ) \\n\\ndef ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦਾ (ਟੈਕਸਟ): \\n ਟੋਕਨ = [token.lemma_ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਲਈnlp (ਟੈਕਸਟ) ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ token.is_punct ਅਤੇ ਨਹੀਂ token.is_stop] \\n ਰਿਟਰਨ pipeline.predict ([\\\'\\\'. ਜੁਆਇੰਨ (ਟੋਕਨ)]) [0] \\n \', "ਦੂਜੇ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਲਈ NAME _ 1 ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ। \\n\\n \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਸੰਗ ਜਾਣੂ ਮੋਡੀਊਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਜੋ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ, ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਪ੍ਰਾਪਤ _ ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਦਰਭ. \\n\\n \'ਇੰਟੈਂਟਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਮੋਡੀਊਲ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪੈਸੀ ਅਤੇ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਉਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰਐਸਵੀਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢੰਗ \'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦੇ\' ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ \'ਇੰਟੈਂਟਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਮੋਡੀਊਲ ਐੱਨਐੱਲਪੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਪੈਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਇਹ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੋਡੀਊਲ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਪਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਕੱਠੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।nltk\\ nnltk.download (\\\'ਪੰਕਟ\')\\nnltk.download (\\\'ਔਸਤ _ ਪਰਸੈਪਟ੍ਰੋਨ _ ਟੈਗਰ\')\\nnltk.download (\\\'ਵਰਡਨੈੱਟ\')\\nnltk.download (\\\'ਅਧਿਕਤਮ _ ਨੀ _ ਚੰਕਰ\')\\nnltk.download (\\\'ਸ਼ਬਦ\\\')\\nnltk.download (\\\'ਸ਼ਬਦ\\\') \\n\\n ਤੋਂnltk.tokenize ਇੰਪੋਰਟ ਵਰਡ _ ਟੋਕਨਾਈਜ਼\\nfrom nltk.corpus ਇੰਪੋਰਟ ਸਟਾਪਵਰਡਸ\\nfrom nltk.stem ਇੰਪੋਰਟ ਵਰਡਨੇਟਲੈਮਟਾਈਜ਼ਰ\\n\\nਸਟੌਪ _ ਵਰਡਜ਼ =ਸੈੱਟ ਕਰੋ (stopwords.words (\\\'ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ\\\')) \\nਲੇਮਮੈਟਾਇਜ਼ਰ = ਵਰਡਨੈੱਟਲੈਮਮੈਟਾਇਜ਼ਰ () \\n\\nਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ = ਲੈਂਬਡਾ ਟੈਕਸਟਃ [lemmatizer.lemmatize (token.lower ()) ਟੋਕਨ ਲਈਸ਼ਬਦ _ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ (ਟੈਕਸਟ) ਵਿੱਚ ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ ਤਾਂ token.lower () ਸਟਾਪ _ ਵਰਡਜ਼ ਵਿੱਚ] \\npos _ ਟੈਗਿੰਗ = nltk.pos_tag \\nner = lambda ਟੋਕਨਃnltk.ne_chunk (ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਟੋਕਨ)) \\nsyntactic _ ਪਾਰਸ = lambda ਟੈਕਸਟਃ nltk.RegexpParser ("NP:{<DT>? <JJ> * <NN>} "). ਪਾਰਸ (ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਟੈਕਸਟ))) \\nsemantic _ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ = ner\\n\\input _ ਟੈਕਸਟ = ਇੰਪੁੱਟ (" ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਦਰਜ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋਃ ") \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਡ ਟੈਕਸਟਃ ", ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਪੀ. ਓ. ਐੱਸ. ਟੈਗਿੰਗਃ ", ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ))) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ "ਇਕਾਈਆਂਃ, "ner (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ))) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਪਾਰਸਿੰਗਃ ", ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ _ ਪਾਰਸਿੰਗ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਸਿਮੈਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਃ ",ਸਿਮੈਨਿਕ _ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\n\\n #ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ os\\nfrom google.cloud ਆਯਾਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ _ v1p3beta1 ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \\nfrom PIL ਆਯਾਤ ਤੋਂਚਿੱਤਰ \\n\\ nos.environ ["ਗੂਗਲ _ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ _ ਕ੍ਰੈਡੀਐਂਟਲਜ਼"] = "path_to_your_key.json" \\nclient = vision.ImageAnnotatorClient () \\n\\ndefਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ): ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Image.open (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ) ਦੇ ਨਾਲ \\n: \\n ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ =client.label_detection (ਚਿੱਤਰ = vision.Image (ਸਮੱਗਰੀ = image.tobytes ())) \\n ਰਿਟਰਨ response.label_annotations \\n\\n #ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿਮਪੋਰਟos\\nfrom google.cloud ਇੰਪੋਰਟ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ _ v2 ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \\n\\n ਕਲਾਸ ਮਲਟੀ ਲੈਂਗੁਏਜਸਪੋਰਟਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ _ ਆਈਡੀ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ _ ਪਾਥ): \\nos.environ [\\\'ਗੂਗਲ _ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ _ ਕ੍ਰੈਡੀਐਂਟਲਜ਼\\\'] = ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ _ ਮਾਰਗ\\n self.client = translate.Client (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ = ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ _ ਆਈਡੀ) \\n\\n ਡਿਫ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ _ ਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ,ਪਾਠ, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਵਾਪਸੀ self.client.translate (ਪਾਠ, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ = ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ,ਟਾਰਗੇਟ _ ਲੈਂਗੁਏਜ = ਟਾਰਗੇਟ _ ਲੈਂਗੁਏਜ) [\\\'ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਟੈਕਸਟ\\\'] \\n\\n #NAME _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਐਸਟ, ਐਸਟੋਰ, ਇੰਪੋਰਟੀਲਿਬ\\n\\ndef ਅਨੁਵਾਦ (ਸਰੋਤ _ NAME _ 1,ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਃ \\n ਪਾਰਸਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (source_language.lower () +\\\'_ ਪਾਰਸਰ\\\') \\n ਪਾਰਸ _ ਟਰੀ =parser_module.parse (ਸਰੋਤ _ NAME _ 1) \\n ਵਿਜ਼ਟਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (target_language.lower () +\\\'_ ਵਿਜ਼ਟਰ\\\') \\n ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ =visitor_module.Visitor (). ਵਿਜ਼ਿਟ (ਪਾਰਸ _ ਟਰੀ) \\n ਰਿਟਰਨ astor.to_source (ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ) \\n ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ (ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡਐਰਰ, ਐਟਰੀਬਿਊਟਐਰਰ, ਐਕਸੈਪਸ਼ਨ) ਜਿਵੇਂ ਕਿ e: \\n \',"ਇੰਝ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ NAME _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ \'ਅਨੁਵਾਦ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਇੱਕ \'ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡ ਏਰਰ\' ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਪਾਰਸਰ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ਟਰ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਉਭਾਰਿਆ ਗਿਆ। \\n\\n ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।\'ਇੰਪੋਰਟ\' ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿੱਧੇ \'ਇੰਪੋਰਟੀਲਿਬ\' ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈਃ \\n \'\' ਪਾਈਥਨ \\ndefਅਨੁਵਾਦ (ਸਰੋਤ _ ਨਾਮ _ 1, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਃ \\n ਪਾਰਸਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (f \'{source_language.lower ()} _ _ ਪਾਰਸਰ\') \\nਪਾਰਸ _ ਟਰੀ = parser_module.parse (ਸਰੋਤ _ ਨਾਮ _ 1) \\n ਵਿਜ਼ਟਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (f \'{target_language.lower ()} _ _ ਵਿਜ਼ਟਰ\') \\n ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ =visitor_module.Visitor (). ਵਿਜ਼ਿਟ ਕਰੋ (ਪਾਰਸ _ ਟ੍ਰੀ) \\n ਰਿਟਰਨ astor.to_source (ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ) \\n ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ (ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡਐਰਰ, ਐਟਰੀਬਿਊਟਐਰਰ, ਐਕਸੈਪਸ਼ਨ) ਜਿਵੇਂ ਕਿ e: \\nਇਹ ਨਾਮ _ 1 \'f-ਸਤਰ\' ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ \'importlib.import_module\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਰਸਰ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ਟਰ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਭਾਵੇਂ ਮੋਡੀਊਲ ਪਾਈਥਨ ਮਾਰਗ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਲੱਭੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰੋ. \'ਧੰਨਵਾਦ. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਗੂਗਲ ਏਪੀਆਈ ਨੂੰ ਓਪਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ?ਸਰੋਤ ਵਿਕਲਪ? \'] ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?\', "ਮੈਂ ਵਿਕੁਨਾ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।ਸੰਗਠਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਖੋਜਕਰਤਾ। ਮੇਰੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹਾਂ, 175 ਬਿਲੀਅਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈਕੰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਪਾਠ ਸਿਰਜਣਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੇਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਉੱਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਮੇਰੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿੰਨਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹਾਂ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ", \'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਕਰਦਾ ਹੈ?\', \'ਜ਼ਰੂਰ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਪਾਈਥਨ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ "ਟੂ ਕਿੱਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ" ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾਃ \\n "\'\\ਨਿਮਪੋਰਟ ਟਾਰਚ\\n\\n #ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਲੀ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰੋ \\nstate _ ਪਾਥ =\\ \'ਪਾਥ/ਤੋਂ/ਸੇਵਡ _ ਸਟੇਟ. pt\\\' \\ਨਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ \\nਮੋਡਲ = torch.load (ਸਟੇਟ _ ਪਾਥ, ਮੈਪ _ ਲੋਕੇਸ਼ਨ = torch.device (\\\'cpu\\\'))\\nmodel.eval () \\n\\n #ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ"ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ" \\nQuery = "ਇੱਕ ਮੋਕਿੰਗਬਰਡ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" \\nsumary = model.generate (ਪੁੱਛਗਿੱਛ,ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ = 100) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸੰਖੇਪ) \\n "\'\\n ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਨਾਮ _ 2 ਦੁਆਰਾ" ਟੂ ਕਿਲ ਏ ਮੌਕਿੰਗਬਰਡ "ਕਿਤਾਬ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੇਰੇ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। \'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\'ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \',\' ਮੈਨੂੰ saved_state.pt ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਦੱਸੋ ਅਤੇ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ \',\'\'saved_state.pt\' ਫਾਇਲ ਇੱਕ ਰਾਜ ਫਾਈਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੇਰਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਾਂ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਾਂ। \\n\\n ਉੱਪਰ ਦਿੱਤਾ ਨਾਮ _ 1 ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਆਲਮੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ \'ਮਾਡਲ\'। ਫਿਰ ਇਹ ਮੇਰਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। \\n\\n ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।\'ਮੈਕਸ _ ਲੰਬਾਈ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ \'ਜਨਰੇਟ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੈਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਟੈਕਸਟ. \',\' ਕੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ \'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?\', \'ਹਾਂ, ਮੇਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟ। ਇਸ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਟਾਸਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਨਾਲਡੇਟਾ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੈਟਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਲਈ।ਇੱਕ ਗਲਪ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਪੀਡ਼੍ਹੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। \\n\\n ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੈਨੂੰ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਦਾਹਰਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ। \\n\\n ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਇੱਕ ਬਹੁ-ਕਾਰਜ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ", \'ਕੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ? \', "ਹਾਂ, ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮੇਰੀ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। \\n\\n ਮੇਰੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਸਿਸਟਮ ਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਐੱਲ. ਐੱਮ. ਐੱਸ. ਵਾਈ. ਐੱਸ.) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੁਝ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਾਂ, ਜੋ ਗਿੱਟਹਬ \'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।ਟੌਰਚਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਦੇ ਤਹਿਤ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਉੱਤੇ ਮੇਰੇ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ NAME _ 1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। \\n\\n ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ।ਉਪਲੱਬਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਟੀ.-3, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੇਠਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐੱਮ. ਆਈ. ਟੀ. ਲਾਇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਲਾਇਸੈਂਸ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ। ਮੇਰੇ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \\n\\n ਨਾਲ ਹੀ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ (ਜੀ. ਪੀ. ਯੂ.)। ", \'ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਨਾਮ ਬਾਰੇ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ _ 1: \\n #ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ ਮੋਡੀਊਲ \\n ਕਲਾਸ ਐੱਨ. ਐੱਲ. ਜੀ.: \\n ਜਵਾਬ= {\\n "ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ": "ਹੈਲੋ! ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਕਿਵੇਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?", \\n "ਅਲਵਿਦਾ": "ਅਲਵਿਦਾ! ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਚੰਗਾ ਰਹੇ।" \\n} \\n\\n ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ (ਸਵੈ, ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ,ਸੰਦਰਭ): \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ = = "ਮੌਸਮ" ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ "ਸਥਾਨ": \\n ਸ਼ਹਿਰ = ਇਕਾਈਆਂ ["ਸਥਾਨ"] \\n ਵਾਪਸੀ f "{ਸ਼ਹਿਰ} ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਹੈ{self.get_weather (ਸ਼ਹਿਰ)} ". \\n elif ਇਰਾਦੇ = =" ਮਜ਼ਾਕ ": \\n ਵਾਪਸੀ self.generate_joke () \\n ਹੋਰਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.RESPONSES.get (ਇਰਾਦਾ," ਮੈਨੂੰ ਮਾਫ ਕਰਨਾ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।ਸਮਝਣਾ। ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ") \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ (ਸਵੈ, ਸ਼ਹਿਰ): \\n ਪਾਸ\\n\\n ਡੇਫ ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ (ਸਵੈ): \\n ਪਾਸ\\n\\n\\n ਕਲਾਸਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ): \\n self.nlp = NLP () \\n self.cm = ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ () \\n self.fd = ਫਲੋਡਿਫਾਈਨਰ () \\n self.qa = QAS ਸਿਸਟਮ () \\n self.ir =ਇੰਟੈਂਟਰੈਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.sa = ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਲਾਈਜ਼ਰ () \\n self.nlg = NFLG () \\n self.ct = ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.lt = ਭਾਸ਼ਾਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ () \\n self.ir =ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.vr = ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ () \\n self.special_handling_functions = {\\n "ਪ੍ਰਸ਼ਨ": self.qa.answer_question, \\n "ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ":self.lt.translate_text, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ NAME _ 1": self.ct.translate_NAME_1, \\n "ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ": self.ir.recognize_image, \\n "ਅਨੁਵਾਦ ਭਾਸ਼ਣ":self.lt.translate_speech \\n} \\n\\n ਡਿਫ ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ (ਸਵੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ): \\n ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ = self.nlp.process (ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਰਾਦਾ =self.ir.recognize_intent (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਇਕਾਈਆਂ = self.nlp.extract_entities (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n ਭਾਵਨਾ = self.sa.analyze_sentiment (ਪਾਰਸਡ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\nਪ੍ਰਸੰਗ = self.cm.update_context (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) \\n ਪ੍ਰਵਾਹ = self.fd.get_next_step (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਭਾਵਨਾ) ਜੇ ਇਰਾਦਾ! = "ਮਜ਼ਾਕ" ਹੋਰਕੋਈ ਨਹੀਂ \\n\\n ਜੇਕਰ self.special_handling_functions ਵਿੱਚ ਇਰਾਦਾ ਹੈਃ \\n ਵਾਪਸੀ self.special_handling_functions [ਇਰਾਦਾ] (ਯੂਜਰ _ ਇੰਪੁੱਟ) \\n\\n ਜਵਾਬ =self.nlg.generate_response (ਇਰਾਦਾ, ਇਕਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਸੰਗ) \\n ਵਾਪਸੀ (ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਪ੍ਰਵਾਹ) ਜੇਕਰ ਇਰਾਦਾ ["ਗਣਿਤ" ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, "ਪਾਠ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ", "ਨਾਮ _ 1 ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ","ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ", "ਭਾਸ਼ਣ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ"] ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ \\n \',\' ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਦੋ ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\'। \\n\\n \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਅਤੇ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ \'ਜਵਾਬ\' ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ \'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਅਤੇ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਵੀ ਹਨ।\'ਜਨਰੇਟ _ ਰਿਸਪਾਂਸ\' ਵਿਧੀ ਤਿੰਨ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ, \'ਇਰਾਦੇ\', \'ਇਕਾਈਆਂ\' ਅਤੇ \'ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ,ਇਕਾਈਆਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ। ਵਿਧੀ \'ਗੇਟ _ ਵੇਦਰ\' ਇੱਕ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। \\n\\n \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਹੈ ਜੋ ਹੈਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਹੋਰ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਢੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\', \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\', \'ਫਲੋਡੀਫਾਈਨਰ\', \'ਕਿਊਏਐੱਸ ਸਿਸਟਮ\',\'ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਾਈਜ਼ਰ\', \'ਕੋਡਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਲੈਂਗਵੇਜਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟਰ\', \'ਇਮੇਜ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\', \'ਵਾਇਸ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਅਤੇ \'ਸਪੈਸ਼ਲ _ ਹੈਂਡਲਿੰਗ _ ਫੰਕਸ਼ਨ\'।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਹੈਂਡਲ _ ਉਪਭੋਗਤਾ _ ਇੰਪੁੱਟ\' ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ \'ਐੱਨਐੱਲਪੀ\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ \'ir.recognize_intent\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ\'nlp.extract_entities\' ਵਿਧੀ ਅਤੇ \'sa.analyze_sentiment\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ \'fd.get_next_step\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।"ਮਜ਼ਾਕ", ਇਹ \'ਜਨਰੇਟ _ ਜੋਕ\' ਵਿਧੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਮਜ਼ਾਕ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਰਾਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤਦਾ ਹੈਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ\' nlg.generate_response \'ਵਿਧੀ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਾਮ _ 1 ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਹੈ।ਨਾਮ _ 1 ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਮੈਡਿਊਲਾਂ ਲਈ ਨਾਮ _ 1 ਦਿਖਾਓ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ?_ _ init _ _ (ਸਵੈ): \\n self.context = {} \\n self.history = [] \\n\\n ਡੇਫ ਅਪਡੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ, ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ, ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ): \\n self.history.append ((ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ,ਇਰਾਦੇ, ਇਕਾਈਆਂ)) \\n ਜੇਕਰ ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ ["ਨਮਸਕਾਰ", "ਅਲਵਿਦਾ"]: \\n self.context = {"ਇਰਾਦੇ": ਇਰਾਦੇ, "ਇਕਾਈਆਂ": {}} \\n ਸਾਰੇ (h [1] = = ਇਰਾਦੇ ਵਿੱਚ h ਲਈ ਇਰਾਦੇself.history [:-1]): \\n self.context ["ਇਕਾਈਆਂ"]. ਅੱਪਡੇਟ (ਇਕਾਈਆਂ) \\n ਹੋਰਃ \\n self.history = [self.history [-1] \\n self.context = {"ਇਰਾਦਾ": ਇਰਾਦਾ,"ਇਕਾਈਆਂ": ਇਕਾਈਆਂ} \\n\\n ਡੇਫ ਗੇਟ _ ਕੰਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ): \\n ਰਿਟਰਨ self.context \\n\\n #ਇੰਟੈਂਟ ਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਸਪੈਸੀ\\n sklearn.pipeline ਇੰਪੋਰਟ ਤੋਂਪਾਈਪਲਾਈਨ \\nfrom sklearn.feature_extraction.text ਇੰਪੋਰਟ ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ\\nfrom sklearn.svm ਇੰਪੋਰਟ ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ\\n\\nlp =spacy.load (\\\'en _ core _ web _ sm\\\') \\ntrain _ Data = [\\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਮੈਂ ਇੱਕ ਪਿੱਜ਼ਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ\',\\\'ਇਰਾਦਾ\\\':\\\'ਆਰਡਰ _ ਪਿੱਜ਼ਾ\\\', \\n {\\\'ਟੈਕਸਟ\\\':\\\'ਕੀ ਹੈ?ਅੱਜ ਵਰਗਾ ਮੌਸਮ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\\' ਚੈੱਕ _ ਵੇਦਰ\\ \', \\n {\\\' ਟੈਕਸਟ\\ \':\\\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੇਰੇ ਲਈ ਪੈਰਿਸ ਲਈ ਉਡਾਣ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?\\\',\\\' ਇਰਾਦਾ\\ \':\\ \'ਬੁੱਕ _ ਫਲਾਈਟ\\\'} \\n\\nਪਾਈਪਲਾਈਨ = ਪਾਈਪਲਾਈਨ ([(\\\'ਵੈਕਟਰ\\\', ਕਾਊਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ()), (\\\'clf\\\', ਲੀਨੀਅਰਐੱਸਵੀਸੀ ())]) \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ = [d [\\\'ਟੈਕਸਟ\\\'] ਲਈ d ਵਿੱਚਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ], [d [\\\'ਇਰਾਦਾ\\\'] ਟ੍ਰੇਨ _ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ d ਲਈ\\npipeline.fit (X _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ) \\n\\ndef ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦਾ (ਟੈਕਸਟ): \\n ਟੋਕਨ = [token.lemma_ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਲਈnlp (ਟੈਕਸਟ) ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ token.is_punct ਅਤੇ ਨਹੀਂ token.is_stop] \\n ਰਿਟਰਨ pipeline.predict ([\\\'\\\'. ਜੁਆਇੰਨ (ਟੋਕਨ)]) [0] \\n \', "ਦੂਜੇ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਲਈ NAME _ 1 ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।\'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ। \\n\\n \'ਕੰਟੈਕਸਟ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਸੰਗ ਜਾਣੂ ਮੋਡੀਊਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਜੋ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।ਇਨਪੁਟਸ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ, ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਧੀ \'ਪ੍ਰਾਪਤ _ ਪ੍ਰਸੰਗ\' ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਦਰਭ. \\n\\n \'ਇੰਟੈਂਟਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਮੋਡੀਊਲ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪੈਸੀ ਅਤੇ ਸਕਾਈਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਉਂਟਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰਐਸਵੀਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢੰਗ \'ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ _ ਇਰਾਦੇ\' ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ \'ਇੰਟੈਂਟਰਿਕੋਗਨਾਈਜ਼ਰ\' ਮੋਡੀਊਲ ਐੱਨਐੱਲਪੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਪੈਸੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਇਹ \'ਐੱਨਐੱਲਜੀ\' ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੋਡੀਊਲ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਪਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਇਕੱਠੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ \'ਡਾਇਲਾਗ ਮੈਨੇਜਰ\' ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।nltk\\ nnltk.download (\\\'ਪੰਕਟ\')\\nnltk.download (\\\'ਔਸਤ _ ਪਰਸੈਪਟ੍ਰੋਨ _ ਟੈਗਰ\')\\nnltk.download (\\\'ਵਰਡਨੈੱਟ\')\\nnltk.download (\\\'ਅਧਿਕਤਮ _ ਨੀ _ ਚੰਕਰ\')\\nnltk.download (\\\'ਸ਼ਬਦ\\\')\\nnltk.download (\\\'ਸ਼ਬਦ\\\') \\n\\n ਤੋਂnltk.tokenize ਇੰਪੋਰਟ ਵਰਡ _ ਟੋਕਨਾਈਜ਼\\nfrom nltk.corpus ਇੰਪੋਰਟ ਸਟਾਪਵਰਡਸ\\nfrom nltk.stem ਇੰਪੋਰਟ ਵਰਡਨੇਟਲੈਮਟਾਈਜ਼ਰ\\n\\nਸਟੌਪ _ ਵਰਡਜ਼ =ਸੈੱਟ ਕਰੋ (stopwords.words (\\\'ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ\\\')) \\nਲੇਮਮੈਟਾਇਜ਼ਰ = ਵਰਡਨੈੱਟਲੈਮਮੈਟਾਇਜ਼ਰ () \\n\\nਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ = ਲੈਂਬਡਾ ਟੈਕਸਟਃ [lemmatizer.lemmatize (token.lower ()) ਟੋਕਨ ਲਈਸ਼ਬਦ _ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ (ਟੈਕਸਟ) ਵਿੱਚ ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ ਤਾਂ token.lower () ਸਟਾਪ _ ਵਰਡਜ਼ ਵਿੱਚ] \\npos _ ਟੈਗਿੰਗ = nltk.pos_tag \\nner = lambda ਟੋਕਨਃnltk.ne_chunk (ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਟੋਕਨ)) \\nsyntactic _ ਪਾਰਸ = lambda ਟੈਕਸਟਃ nltk.RegexpParser ("NP:{<DT>? <JJ> * <NN>} "). ਪਾਰਸ (ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਟੈਕਸਟ))) \\nsemantic _ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ = ner\\n\\input _ ਟੈਕਸਟ = ਇੰਪੁੱਟ (" ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਦਰਜ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋਃ ") \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸਡ ਟੈਕਸਟਃ ", ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਪੀ. ਓ. ਐੱਸ. ਟੈਗਿੰਗਃ ", ਪੋਸ _ ਟੈਗਿੰਗ (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ))) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ "ਇਕਾਈਆਂਃ, "ner (ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ _ ਟੈਕਸਟ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ))) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਪਾਰਸਿੰਗਃ ", ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ _ ਪਾਰਸਿੰਗ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (" ਸਿਮੈਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਃ ",ਸਿਮੈਨਿਕ _ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਇੰਪੁੱਟ _ ਟੈਕਸਟ)) \\n\\n #ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ os\\nfrom google.cloud ਆਯਾਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ _ v1p3beta1 ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \\nfrom PIL ਆਯਾਤ ਤੋਂਚਿੱਤਰ \\n\\ nos.environ ["ਗੂਗਲ _ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ _ ਕ੍ਰੈਡੀਐਂਟਲਜ਼"] = "path_to_your_key.json" \\nclient = vision.ImageAnnotatorClient () \\n\\ndefਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ): ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Image.open (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ) ਦੇ ਨਾਲ \\n: \\n ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ =client.label_detection (ਚਿੱਤਰ = vision.Image (ਸਮੱਗਰੀ = image.tobytes ())) \\n ਰਿਟਰਨ response.label_annotations \\n\\n #ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿਮਪੋਰਟos\\nfrom google.cloud ਇੰਪੋਰਟ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ _ v2 ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ \\n\\n ਕਲਾਸ ਮਲਟੀ ਲੈਂਗੁਏਜਸਪੋਰਟਃ \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ _ ਆਈਡੀ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ _ ਪਾਥ): \\nos.environ [\\\'ਗੂਗਲ _ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ _ ਕ੍ਰੈਡੀਐਂਟਲਜ਼\\\'] = ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ _ ਮਾਰਗ\\n self.client = translate.Client (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ = ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ _ ਆਈਡੀ) \\n\\n ਡਿਫ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ _ ਟੈਕਸਟ (ਸਵੈ,ਪਾਠ, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਵਾਪਸੀ self.client.translate (ਪਾਠ, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ = ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ,ਟਾਰਗੇਟ _ ਲੈਂਗੁਏਜ = ਟਾਰਗੇਟ _ ਲੈਂਗੁਏਜ) [\\\'ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਟੈਕਸਟ\\\'] \\n\\n #NAME _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਐਸਟ, ਐਸਟੋਰ, ਇੰਪੋਰਟੀਲਿਬ\\n\\ndef ਅਨੁਵਾਦ (ਸਰੋਤ _ NAME _ 1,ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਃ \\n ਪਾਰਸਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (source_language.lower () +\\\'_ ਪਾਰਸਰ\\\') \\n ਪਾਰਸ _ ਟਰੀ =parser_module.parse (ਸਰੋਤ _ NAME _ 1) \\n ਵਿਜ਼ਟਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (target_language.lower () +\\\'_ ਵਿਜ਼ਟਰ\\\') \\n ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ =visitor_module.Visitor (). ਵਿਜ਼ਿਟ (ਪਾਰਸ _ ਟਰੀ) \\n ਰਿਟਰਨ astor.to_source (ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ) \\n ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ (ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡਐਰਰ, ਐਟਰੀਬਿਊਟਐਰਰ, ਐਕਸੈਪਸ਼ਨ) ਜਿਵੇਂ ਕਿ e: \\n \',"ਇੰਝ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ NAME _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ \'ਅਨੁਵਾਦ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਇੱਕ \'ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡ ਏਰਰ\' ਹੈ।ਟਾਰਗੇਟ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਪਾਰਸਰ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ਟਰ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਉਭਾਰਿਆ ਗਿਆ। \\n\\n ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।\'ਇੰਪੋਰਟ\' ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿੱਧੇ \'ਇੰਪੋਰਟੀਲਿਬ\' ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈਃ \\n \'\' ਪਾਈਥਨ \\ndefਅਨੁਵਾਦ (ਸਰੋਤ _ ਨਾਮ _ 1, ਸਰੋਤ _ ਭਾਸ਼ਾ, ਟੀਚਾ _ ਭਾਸ਼ਾ): \\n ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਃ \\n ਪਾਰਸਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (f \'{source_language.lower ()} _ _ ਪਾਰਸਰ\') \\nਪਾਰਸ _ ਟਰੀ = parser_module.parse (ਸਰੋਤ _ ਨਾਮ _ 1) \\n ਵਿਜ਼ਟਰ _ ਮੋਡੀਊਲ = importlib.import_module (f \'{target_language.lower ()} _ _ ਵਿਜ਼ਟਰ\') \\n ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ =visitor_module.Visitor (). ਵਿਜ਼ਿਟ ਕਰੋ (ਪਾਰਸ _ ਟ੍ਰੀ) \\n ਰਿਟਰਨ astor.to_source (ਟਾਰਗੇਟ _ ਅਸਟ) \\n ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ (ਮੋਡੀਊਲਨੋਟਫਾਊਂਡਐਰਰ, ਐਟਰੀਬਿਊਟਐਰਰ, ਐਕਸੈਪਸ਼ਨ) ਜਿਵੇਂ ਕਿ e: \\nਇਹ ਨਾਮ _ 1 \'f-ਸਤਰ\' ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ \'importlib.import_module\' ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਰਸਰ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ਟਰ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਭਾਵੇਂ ਮੋਡੀਊਲ ਪਾਈਥਨ ਮਾਰਗ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਲੱਭੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰੋ. \'ਧੰਨਵਾਦ. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਗੂਗਲ ਏਪੀਆਈ ਨੂੰ ਓਪਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ?ਸਰੋਤ ਵਿਕਲਪ? \',\' ਹਾਂ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ NAME _ 1 ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਗੂਗਲ API ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮੋਡੀਊਲ, ਤੁਸੀਂ ਓਪਨਸੀਵੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ,ਫੀਚਰ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ। \\n\\n ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਅਨੁਵਾਦਕ ਏਪੀਆਈ ਜਾਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਅਨੁਵਾਦ API, ਜੋ ਦੋਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ SDK ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। \\n\\n NAME _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਨਾਮ _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਾਂ ਟੂਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਪਨ ਐੱਨ. ਐੱਮ. ਟੀ. ਜਾਂ ਡੀਪ ਐੱਲ., ਜੋ ਨਾਮ _ 1 ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਏ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਕੁਝ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਅਨੁਵਾਦ ਮੋਡੀਊਲ? ', 'ਹੈਲੋ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ? \n ']