DOSaAIo commited on
Commit
1e7e13e
·
verified ·
1 Parent(s): d6cf716

Upload 3 files

Browse files
Files changed (3) hide show
  1. config.json +80 -0
  2. model.h5 +3 -0
  3. tokenizer.json +1 -0
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,80 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "num_classes": 30,
3
+ "questions": [
4
+ "Çfarë është AIU-1o-mini?",
5
+ "Si funksionon AIU-1o-mini?",
6
+ "Cilat janë aplikimet e AIU-1o-mini?",
7
+ "Çfarë është një model i mësimit të thellë?",
8
+ "Si trajnohet një model AI?",
9
+ "Çfarë janë neuronet artificiale?",
10
+ "Çfarë është një rrjet neural?",
11
+ "Si përdoren të dhënat për të trajnuar një model?",
12
+ "Çfarë është mësimi i mbikëqyrur?",
13
+ "Cilat janë sfidat në zhvillimin e modeleve AI?",
14
+ "Si bëhet optimizimi i modelit?",
15
+ "Çfarë është një funksion humbjeje?",
16
+ "Si merret vendimi në një model AI?",
17
+ "Cilat janë metodat e zakonshme për verifikimin e modeleve?",
18
+ "Çfarë është përpunimi i gjuhës natyrore (NLP)?",
19
+ "Was ist AIU-1o-mini?",
20
+ "Wie funktioniert AIU-1o-mini?",
21
+ "Was sind die Anwendungen von AIU-1o-mini?",
22
+ "Was ist ein tiefes Lernmodell?",
23
+ "Wie wird ein KI-Modell trainiert?",
24
+ "Was sind künstliche Neuronen?",
25
+ "Was ist ein neuronales Netzwerk?",
26
+ "Wie werden Daten zum Trainieren eines Modells verwendet?",
27
+ "Was ist überwachtes Lernen?",
28
+ "Was sind die Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Modellen?",
29
+ "Wie wird das Modell optimiert?",
30
+ "Was ist eine Verlustfunktion?",
31
+ "Wie trifft ein KI-Modell Entscheidungen?",
32
+ "Was sind gängige Methoden zur Validierung von Modellen?",
33
+ "Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)?"
34
+ ],
35
+ "answers": [
36
+ "AIU-1o-mini është një model i inteligjencës artificiale që përpunon të dhëna në kohë reale.",
37
+ "AIU-1o-mini funksionon duke përdorur algoritme të avancuara të mësimit të makinerisë dhe rrjeteve neurale për të interpretuar dhe analizuar informacionin.",
38
+ "AIU-1o-mini mund të përdoret në fushat e automatizimit, analitikës, përpunimit të gjuhës natyrore, dhe ndihmësve virtualë.",
39
+ "Një model i mësimit të thellë është një tip i algoritmit të mësimit të makinerisë që përdor rrjete neurale me shumë nivele për të përpunuar të dhëna komplekse.",
40
+ "Një model AI trajnohet duke përdorur të dhëna të etiketuar, ku algoritmi mëson të njohë lidhjet midis inputeve dhe outputeve.",
41
+ "Neuronet artificiale janë njësitë themelore të një rrjeti neural, që imitojnë sjelljen e neuronit biologjik për të përpunuar informacionin.",
42
+ "Një rrjet neural është një sistem i përbërë nga shumë neurone të ndërlidhura që punojnë së bashku për të zgjidhur një problem të caktuar.",
43
+ "Të dhënat përdoren për të trajnuar një model duke i ofruar asaj shembuj të ndryshëm, për të mësuar rregullat dhe lidhjet midis variablave.",
44
+ "Mësimi i mbikëqyrur është një lloj mësimi ku modeli mësohet nga të dhëna të etiketuar, duke e trajnuar atë për të parashikuar outputet e reja.",
45
+ "Sfidat në zhvillimin e modeleve AI përfshijnë mungesën e të dhënave, përmirësimin e saktësisë, dhe menaxhimin e përfundimeve të padrejta.",
46
+ "Optimizimi i modelit bëhet duke rregulluar parametrat e tij dhe duke përdorur algoritme si gradient descent për të minimizuar funksionin humbjeje.",
47
+ "Funksioni humbjeje është një metrikë që tregon sa e saktë është parashikimi i modelit krahasuar me rezultatin e vërtetë.",
48
+ "Një model AI merr vendime duke analizuar të dhënat hyrëse dhe duke i krahasuar ato me informacionin që ka mësuar gjatë trajnimet.",
49
+ "Metodat e zakonshme për verifikimin e modeleve përfshijnë ndarjen e të dhënave në grupe të trajtimit dhe verifikimit, dhe përdorimin e metrikave si saktësia dhe humbja.",
50
+ "Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) është një fushë e AI që merret me ndërveprimin midis kompjuterëve dhe gjuhës njerëzore, duke përfshirë përkthimin dhe analizimin e tekstit.",
51
+ "AIU-1o-mini ist ein KI-Modell, das Daten in Echtzeit verarbeitet.",
52
+ "AIU-1o-mini funktioniert durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens und neuronaler Netzwerke zur Interpretation und Analyse von Informationen.",
53
+ "AIU-1o-mini kann in Bereichen wie Automatisierung, Analytik, Verarbeitung natürlicher Sprache und virtuellen Assistenten eingesetzt werden.",
54
+ "Ein tiefes Lernmodell ist eine Art von maschinellem Lernalgorithmus, der neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten verwendet, um komplexe Daten zu verarbeiten.",
55
+ "Ein KI-Modell wird trainiert, indem es mit gekennzeichneten Daten versorgt wird, aus denen der Algorithmus lernt, die Zusammenhänge zwischen Eingaben und Ausgaben zu erkennen.",
56
+ "Künstliche Neuronen sind die Grundeinheiten eines neuronalen Netzwerks, die das Verhalten biologischer Neuronen nachahmen, um Informationen zu verarbeiten.",
57
+ "Ein neuronales Netzwerk ist ein System aus vielen miteinander verbundenen Neuronen, die zusammenarbeiten, um ein bestimmtes Problem zu lösen.",
58
+ "Daten werden verwendet, um ein Modell zu trainieren, indem sie verschiedene Beispiele bereitstellen, aus denen es die Regeln und Zusammenhänge zwischen Variablen lernt.",
59
+ "Überwachtes Lernen ist eine Lernform, bei der das Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird, um neue Ausgaben vorherzusagen.",
60
+ "Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Modellen sind Datenmangel, Verbesserung der Genauigkeit und Umgang mit unfairen Schlussfolgerungen.",
61
+ "Die Optimierung eines Modells erfolgt durch Anpassung seiner Parameter und Verwendung von Algorithmen wie Gradientenabstieg zur Minimierung der Verlustfunktion.",
62
+ "Die Verlustfunktion ist eine Metrik, die zeigt, wie genau die Vorhersage des Modells im Vergleich zum tatsächlichen Ergebnis ist.",
63
+ "Ein KI-Modell trifft Entscheidungen, indem es Eingabedaten analysiert und diese mit dem Wissen vergleicht, das es während des Trainings erlernt hat.",
64
+ "Gängige Methoden zur Validierung von Modellen umfassen die Aufteilung der Daten in Trainings- und Validierungssets und die Verwendung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust.",
65
+ "Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst, einschließlich Übersetzung und Textanalyse."
66
+ ],
67
+ "tokenizer_word_index": {
68
+ "aiu": 1,
69
+ "1o": 2,
70
+ "mini": 3,
71
+ "çfarë": 4,
72
+ "është": 5,
73
+ "si": 6,
74
+ "funksionon": 7,
75
+ "cilat": 8,
76
+ "janë": 9,
77
+ "aplikimet": 10,
78
+ "e": 11
79
+ }
80
+ }
model.h5 ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:48e6387027e65e7c8db48ae8d9dc6b94446a73cd3613fc70c4d916bb88a4cbef
3
+ size 203672
tokenizer.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"class_name": "Tokenizer", "config": {"num_words": null, "filters": "!\"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n", "lower": true, "split": " ", "char_level": false, "oov_token": null, "document_count": 3, "word_counts": "{\"\\u00e7far\\u00eb\": 1, \"\\u00ebsht\\u00eb\": 1, \"aiu\": 3, \"1o\": 3, \"mini\": 3, \"si\": 1, \"funksionon\": 1, \"cilat\": 1, \"jan\\u00eb\": 1, \"aplikimet\": 1, \"e\": 1}", "word_docs": "{\"\\u00e7far\\u00eb\": 1, \"\\u00ebsht\\u00eb\": 1, \"mini\": 3, \"1o\": 3, \"aiu\": 3, \"si\": 1, \"funksionon\": 1, \"jan\\u00eb\": 1, \"aplikimet\": 1, \"cilat\": 1, \"e\": 1}", "index_docs": "{\"4\": 1, \"5\": 1, \"3\": 3, \"2\": 3, \"1\": 3, \"6\": 1, \"7\": 1, \"9\": 1, \"10\": 1, \"8\": 1, \"11\": 1}", "index_word": "{\"1\": \"aiu\", \"2\": \"1o\", \"3\": \"mini\", \"4\": \"\\u00e7far\\u00eb\", \"5\": \"\\u00ebsht\\u00eb\", \"6\": \"si\", \"7\": \"funksionon\", \"8\": \"cilat\", \"9\": \"jan\\u00eb\", \"10\": \"aplikimet\", \"11\": \"e\"}", "word_index": "{\"aiu\": 1, \"1o\": 2, \"mini\": 3, \"\\u00e7far\\u00eb\": 4, \"\\u00ebsht\\u00eb\": 5, \"si\": 6, \"funksionon\": 7, \"cilat\": 8, \"jan\\u00eb\": 9, \"aplikimet\": 10, \"e\": 11}"}}