Here are explanations of some commonly used terms in machine learning with transformers:

Epoch: An epoch is a complete iteration over the entire training data set. During an epoch, the model is trained on each example in the data set once, updating its parameters. The number of epochs is a hyperparameter that can be chosen based on the specific use case, with more epochs often leading to better results but at the cost of longer training times.

Temperature: In the context of machine learning with transformers, temperature is a scalar value used to control the randomness of the model's outputs. For example, when generating text with a transformer model, a higher temperature will result in more diverse and unexpected outputs, while a lower temperature will result in more predictable outputs.
ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายของคำศัพท์บางคำที่ใช้กันทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่องด้วยหม้อแปลง: ยุค: ยุคคือการวนซ้ำที่สมบูรณ์ของชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมด ในระหว่างยุคหนึ่ง โมเดลจะได้รับการฝึกกับแต่ละตัวอย่างในชุดข้อมูลหนึ่งครั้ง โดยจะอัปเดตพารามิเตอร์ จำนวนยุคเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สามารถเลือกได้ตามกรณีการใช้งานเฉพาะ โดยยุคที่มากกว่ามักจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า แต่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการฝึกที่ยาวนานกว่า อุณหภูมิ: ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่องด้วยหม้อแปลง อุณหภูมิคือค่าสเกลาร์ที่ใช้ควบคุมความสุ่มของเอาต์พุตของโมเดล ตัวอย่างเช่น เมื่อสร้างข้อความด้วยโมเดลหม้อแปลง อุณหภูมิที่สูงขึ้นจะส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่หลากหลายและไม่คาดคิดมากขึ้น ในขณะที่อุณหภูมิที่ต่ำลงจะส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่คาดเดาได้มากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence