La bibliothèque se documente elle-même · Palier neuronal

stzNeuralModel

21 méthodes propres · 1 formes avec extensions, rangées sous leur méthode · Hérite aussi de stzNeural (2)

la source: base/neural/stzNeuralModel.ring(s'ouvre dans un nouvel onglet) · Toutes les classes · La référence du domaine : Palier neuronal

Sous chaque méthode, ses extensions (Q CS XT Z ZZ IB W U) : en gras et cochée, elle existe ; barrée, elle n'existe pas. Les extensions et leur sens

Aucune méthode de cette classe n'est exécutée sur cette page : la classe touche aux fichiers, au réseau, aux processus, à l'horloge, au hasard ou au son, et un exemple exécuté ici ne serait que l'exemple de ses effets. Chaque méthode porte l'explication que la bibliothèque donne d'elle-même.

Méthode

Explication, telle que la source la porte

init

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) initaucune extension

LoadFrom

(Named LoadFrom, not Load -- "Load" collides with Haro's load keyword.)aussi écrite: Openaucune extension

LoadStatus

Why the last LoadFrom was refused (0 ok, -1 unreadable, -2 digest mismatch, -3 no recorded digest).aucune extension

IsLoaded

load / unload (runtime gguf)aucune extension

Unload

load / unload (runtime gguf)aucune extension

Path

load / unload (runtime gguf)aucune extension

Arch

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) archaussi écrite: Architecturedans la section architecture + hyperparametersaucune extension

EmbeddingDim

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) embedding dimdans la section architecture + hyperparametersaucune extension

NumberOfLayers

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) number of layersdans la section architecture + hyperparametersaucune extension

NumberOfHeads

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) number of headsdans la section architecture + hyperparametersaucune extension

ContextLength

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) context lengthdans la section architecture + hyperparametersaucune extension

VocabSize

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) vocab sizedans la section architecture + hyperparametersaucune extension

NumberOfTensors

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) number of tensorsdans la section architecture + hyperparametersaucune extension

Content

Content() = what the model IS: its architecture + hyperparameters as [key, value] data. Show() renders it (Softanza Show = visualize Content).aussi écrite: Infoaucune extension

Show

(sans commentaire dans la source : le nom se lit comme une phrase) showdans la section architecture + hyperparametersaucune extension

EmbeddingOf

EmbeddingOf(cText) -- run the BERT forward pass (embeddings + N transformer layers + mean-pool + L2-normalize) and return the sentence-embedding vector as a list of EmbeddingDim() floats (DATA).aussi écrite: Embeddingaucune extension

Tokenize

WordPiece token ids for cText (with [CLS]..[SEP]) -- DATA.aucune extension

IsGenerative

TRUE if this model can GENERATE text (a causal decoder).aucune extension

Generate

Greedy generation from a raw prompt ("" when not generative).aucune extension

AnswerTo

Ask the instruct model a question (ChatML-wrapped, greedy).QCSXTZZZIBWU

SemanticSimilarityBetween

Cosine similarity of two texts' embeddings, in [-1, 1] (DATA). The vectors are already L2-normalized, so cosine = dot product.aucune extension