course/pr_1095/my/chapter11/6.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;နိဂုံးချုပ်&quot;,&quot;local&quot;:&quot;နဂခပ&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ဝဟရ-ရငလငခက-glossary&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}">
		<link href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/entry/start.8e25cab6.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/scheduler.893fe8c9.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/singletons.ba455c5c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/index.bce52c8a.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/paths.9a7be869.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/entry/app.b12ce275.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/preload-helper.b5ee8f74.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/index.b1df2166.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/nodes/0.77c840e7.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/nodes/26.5ea4dcd2.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.e6d31e72.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;နိဂုံးချုပ်&quot;,&quot;local&quot;:&quot;နဂခပ&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ဝဟရ-ရငလငခက-glossary&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 max-sm:gap-0.5 h-6 max-sm:h-5 px-2 max-sm:px-1.5 text-[11px] max-sm:text-[9px] font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0"><svg class="w-3 h-3 max-sm:w-2.5 max-sm:h-2.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg></span> <span>Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-6 max-sm:h-5 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible w-3 h-3 max-sm:w-2.5 max-sm:h-2.5 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg></button></div> </div>  <h1 class="relative group"><a id="နဂခပ" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#နဂခပ"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>နိဂုံးချုပ်</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-1866hma">ဒီအခန်းမှာ၊ ကျွန်တော်တို့ဟာ language models တွေကို fine-tuning လုပ်ရာမှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို လေ့လာခဲ့ပါတယ်။</p> <p data-svelte-h="svelte-1k8b7kr">၁။ <strong>Chat Templates</strong> တွေက model ရဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုတွေကို စနစ်တကျဖြစ်အောင် ပုံဖော်ပေးပါတယ်။ ဒါက စံပြုထားတဲ့ formatting တွေကနေတစ်ဆင့် တသမတ်တည်းဖြစ်ပြီး သင့်လျော်တဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေကို သေချာစေပါတယ်။</p> <p data-svelte-h="svelte-191co34">၂။ <strong>Supervised Fine-Tuning (SFT)</strong> က pre-trained models တွေကို ၎င်းတို့ရဲ့ အခြေခံဗဟုသုတတွေကို ထိန်းသိမ်းထားရင်း သီးခြား tasks တွေနဲ့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါတယ်။</p> <p data-svelte-h="svelte-2ja07q">၃။ <strong>LoRA</strong> ကတော့ model ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းထားရင်း trainable parameters တွေကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် fine-tuning လုပ်ရာမှာ ထိရောက်တဲ့ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ရပ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်။</p> <p data-svelte-h="svelte-v1fvpb">၄။ <strong>Evaluation</strong> ကတော့ metrics နဲ့ benchmarks အမျိုးမျိုးကနေတစ်ဆင့် fine-tuning ရဲ့ ထိရောက်မှုကို တိုင်းတာပြီး အတည်ပြုပေးပါတယ်။</p> <p data-svelte-h="svelte-la07lm">ဒီနည်းလမ်းတွေကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုတဲ့အခါ၊ ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်တွေကို ထိရောက်စွာ အသုံးပြုရင်း သီးခြား tasks တွေမှာ ထူးချွန်တဲ့ specialized language models တွေကို ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်။ သင်ဟာ customer service bot ဒါမှမဟုတ် domain-specific assistant တစ်ခု တည်ဆောက်နေသည်ဖြစ်စေ၊ ဒီ concepts တွေကို နားလည်ထားတာက model ကို အောင်မြင်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ဖို့ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါတယ်။</p>  <h2 class="relative group"><a id="ဝဟရ-ရငလငခက-glossary" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#ဝဟရ-ရငလငခက-glossary"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)</span></h2> <ul data-svelte-h="svelte-1sn0iln"><li><strong>Fine-tuning</strong>: ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီးသား (pre-trained) မော်ဒယ်တစ်ခုကို သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခု (specific task) အတွက် အနည်းငယ်သော ဒေတာနဲ့ ထပ်မံလေ့ကျင့်ပေးခြင်းကို ဆိုလိုပါတယ်။</li> <li><strong>Language Models</strong>: လူသားဘာသာစကား၏ ဖြန့်ဝေမှုကို နားလည်ရန် လေ့ကျင့်ထားသော AI မော်ဒယ်တစ်ခု။ ၎င်းသည် စာသားထုတ်လုပ်ခြင်း၊ ဘာသာပြန်ခြင်း စသည့်လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။</li> <li><strong>Chat Templates</strong>: အသုံးပြုသူနှင့် AI မော်ဒယ်များကြား အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို စနစ်တကျ ပြုလုပ်ပေးသည့် ဖွဲ့စည်းပုံများ။ ၎င်းတို့သည် တသမတ်တည်းဖြစ်ပြီး အခြေအနေနှင့်ကိုက်ညီသော တုံ့ပြန်မှုများကို သေချာစေသည်။</li> <li><strong>Standardized Formatting</strong>: သတ်မှတ်ထားသော ပုံစံစည်းမျဉ်းများအတိုင်း စာသား သို့မဟုတ် ဒေတာများကို ပုံစံချခြင်း။</li> <li><strong>Supervised Fine-Tuning (SFT)</strong>: ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီးသား (pre-trained) မော်ဒယ်တစ်ခုကို တိကျသောလုပ်ငန်းဆောင်တာများ (specific tasks) အတွက် label ပါသော ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ထပ်မံလေ့ကျင့်ခြင်းနည်းလမ်း။</li> <li><strong>Pre-trained Models</strong>: အကြီးစား ဒေတာအမြောက်အမြားဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီးဖြစ်သော AI မော်ဒယ်များ။</li> <li><strong>Foundational Knowledge</strong>: model တစ်ခု၏ မူလ pre-training လုပ်ငန်းစဉ်မှ သင်ယူထားသော အခြေခံဗဟုသုတများ။</li> <li><strong>LoRA (Low-Rank Adaptation)</strong>: Transformer မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော large models များကို fine-tuning လုပ်ရာတွင် ထိရောက်မှုရှိစေရန်အတွက် model ၏ layers တွေမှာ low-rank matrices တွေကို ထပ်ထည့်သည့် နည်းပညာ။</li> <li><strong>Trainable Parameters</strong>: model အတွင်းရှိ လေ့ကျင့်နိုင်သော weights နှင့် biases များ၏ အရေအတွက်။</li> <li><strong>Model Performance</strong>: model တစ်ခု၏ သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ငန်းဆောင်တာများ (tasks) တွင် မည်မျှကောင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို ဖော်ပြခြင်း။</li> <li><strong>Evaluation</strong>: fine-tuning လုပ်ငန်းစဉ်ပြီးနောက် model ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာခြင်း။ ၎င်းသည် model ၏ ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။</li> <li><strong>Metrics</strong>: Model ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသော တန်ဖိုးများ (ဥပမာ- accuracy, F1 score)။</li> <li><strong>Benchmarks</strong>: Model များကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသော စံပြုထားသော datasets များနှင့် evaluation metrics များ။</li> <li><strong>Specialized Language Models</strong>: သီးခြား domain သို့မဟုတ် task တစ်ခုအတွက် အထူးပြုလေ့ကျင့်ထားသော language models များ။</li> <li><strong>Computationally Efficient</strong>: ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များ (ဥပမာ- CPU, GPU, memory) ကို ထိရောက်စွာ အသုံးပြုနိုင်ခြင်း။</li> <li><strong>Customer Service Bot</strong>: အသုံးပြုသူများ၏ မေးခွန်းများကို ဖြေကြားရန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော AI chatbot။</li> <li><strong>Domain-specific Assistant</strong>: သီးခြားနယ်ပယ်တစ်ခု (ဥပမာ- ဆေးပညာ၊ ဥပဒေ) အတွက် အထူးပြုလေ့ကျင့်ထားသော AI assistant။</li> <li><strong>Model Adaptation</strong>: model တစ်ခုကို အခြေအနေအသစ်များ သို့မဟုတ် tasks အသစ်များအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း။</li></ul> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/my/chapter11/6.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
			<script>
				{
					__sveltekit_5q47hu = {
						assets: "/docs/course/pr_1095/my",
						base: "/docs/course/pr_1095/my",
						env: {}
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					const data = [null,null];

					Promise.all([
						import("/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/entry/start.8e25cab6.js"),
						import("/docs/course/pr_1095/my/_app/immutable/entry/app.b12ce275.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 26],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>