পামকিনওএস হ'ল পামওএসের একটি আধুনিক পুনঃ-বাস্তবায়ন, যা পামওএস রমের প্রয়োজন ছাড়াই এক্স 86 এবং এআরএমের মতো বিভিন্ন আর্কিটেকচারে সমসাময়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্রিয়াকলাপ সক্ষম করে।
ব্যবহারকারীদের উইন্ডোজ এবং লিনাক্স সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট নির্দেশিকা অনুসরণ করে উত্স থেকে পাম্পকিনওএস তৈরি করতে হবে।
জিপিএল ভি 3 এর অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত এই পরীক্ষামূলক ওএসটি উইন্ডোজ, লিনাক্স এবং ডাব্লুএসএল-এ জিডিবির মাধ্যমে সমর্থিত ডিবাগিং স হ অ্যাড্রেসবুক এবং মেমোপ্যাডের মতো বেসিক পিআইএম সরঞ্জাম সরবরাহ করে, আসন্ন কার্যকারিতাগুলিতে এক ঝলক উঁকি দেয়।
অনলাইন ফোরাম ব্যবহারকারীরা পুরানো প্রযুক্তি, বিশেষত পামওএস এবং গেম বয়েজ এবং পাম পাইলটসের মতো ডিভাইসগুলি সম্পর্কে স্মরণ করিয়ে দেয়, পুরানো অপারেটিং সিস্টেমগুলিতে মেমরি পরিচালনার চ্যালেঞ্জগুলি নিয়ে আলোচনা করে।
কথোপকথনে স্মার্টফোনের বাজারে পামের যাত্রা, তাদের অপারেটিং সিস্টেমের বিবর্তন এবং অ্যাপল এবং অ্যান্ড্রয়েডের সাথে প্রতিযোগিতা করার সুযোগ মিস করাও অন্বেষণ করা হয়েছিল, যা অতীতের উদ্ভাবনের জন্য একটি নস্টালজিক সুর জাগিয়ে তুলেছিল।
ব্যবহারকারীরা অতীতের প্রযুক্তিগত অগ্রগতির জন্য প্রশংসার অনুভূতি প্রকাশ করেছেন, পুরানো প্রযুক্তির সংবেদনশীল মূল্য তুলে ধরেছেন।
pgmock একটি ইন-মেমরি PostgreSQL মক সার্ভার যা ইউনিট এবং এন্ড-টু-এন্ড পরীক্ষার জন্য উপযুক্ত, Node.js এবং ব্রাউজারগুলিতে ওয়েবঅ্যাসেম্বলিতে কাজ করে।
এটি সম্পূর্ণ পোস্টগ্রেএসকিউএল বৈশিষ্ট্য সামঞ্জস্যতা সরবরাহ করে, পরীক্ষার দৃশ্যের জন্য আদর্শ, আরও ভাল পারফরম্যান্সের জন্য নেটিভ ওয়েবএসেম্বলিতে রূপান্তর করার উদ্দেশ্যে।
সরঞ্জামটি জাভাস্ক্রিপ্টে একটি নেটওয়ার্ক স্ট্যাকের প্রতিলিপি তৈরি করে, কাঁচা সকেট অ্যাক্সেসকে সীমাবদ্ধ প্ল্যাটফর্মগুলিতে টিসিপি সংযোগের অনুমতি দেয়; অবদানগুলি তাদের ডিসকর্ড সার্ভারের মাধ্যমে উত্সাহিত করা হয়।
ডেভেলপাররা দ্রুত শেষ থেকে শেষ পরীক্ষার জন্য পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর ইন-মেমরি সংস্করণগুলি অন্বেষণ করছে, পরীক্ষার দক্ষতা এবং বিকাশকারী উত্পাদনশীলতা বাড়ানোর জন্য মক ডাটাবেসগুলির উপকারিতা এবং কনসগুলি নিয়ে বিতর্ক করছে।
সংবেদনশীল ডেটা পরিচালনা এবং ডাটাবেস ইউআরএল সংশোধন করার জন্য টেস্টকন্টেইনার এবং পরিবেশ ভেরিয়েবলের মতো বিকল্প সমাধানগুলি বিবেচনা করা হচ্ছে।
আলোচনাটি পরীক্ষার উদ্দেশ্যে প্রকৃত পরিবেশের অনুকরণের তাত্পর্য এবং পরীক্ষা সম্পাদনের সময়কাল হ্রাস করার সুবিধার উপর জোর দেয়।
কাগজটি ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক ভাষা মডেলগুলিতে গতিশীলভাবে গণনা বরাদ্দ করার জন্য মিশ্রণ-গভীরতার পদ্ধতি প্রবর্তন করে, মডেলের গভীরতা এবং সময় মাত্রা জুড়ে এফএলওপি বরাদ্দে দক্ষতা এবং নমনীয়তা অনুকূল করে।
এই পদ্ধতিটি টপ-কে রাউটিং প্রক্রিয়া ব্যবহার করে প্রতিটি স্তরে স্ব-মনোযোগ এবং এমএলপি গণনায় অংশ নেওয়া টোকেনগুলির সংখ্যা ক্যাপ করে, ফলস্বরূপ মডেলগুলি বেসলাইন পারফরম্যান্স বজায় রাখে এবং ফরোয়ার্ড পাস প্রতি কম এফএলওপি এবং দ্রুত পোস্ট-প্রশিক্ষণ নমুনা দাবি করে।
এটি কম্পিউট বরাদ্দে মিক্সচার-অফ-ডেপথ পদ্ধতির দক্ষতা এবং কার্যকারিতা তুলে ধরে, ভাষা মডেলগুলির কার্যকারিতা উন্নত করার ক্ষেত্রে এর সম্ভাব্যতা প্রদর্শন করে।
ফোরামটি বিশেষজ্ঞদের মিশ্রণ (এমওই) এর অনুরূপ পুনরাবৃত্ত রাউটিং সহ প্রশিক্ষণ ম ডেলগুলি নিয়ে আলোচনা করে, এই মডেলগুলির জন্য "রিকার্সিভ নিউরাল নেটওয়ার্ক" শব্দটি প্রস্তাব করে।
অংশগ্রহণকারীরা ইউনিভার্সাল ট্রান্সফরমার, বিশেষজ্ঞদের বিরল মিশ্রণ এবং পুনরাবৃত্ত প্রক্রিয়াকরণের সাথে প্রশিক্ষণ মডেলগুলির চ্যালেঞ্জগুলির মতো বিষয়গুলি অন্বেষণ করে, যার লক্ষ্য গণনামূলক দক্ষতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য প্রসঙ্গ-দৈর্ঘ্য বাড়ানো।
মানব মস্তিষ্কের উপমা এবং মিশ্রণ-অফ-গভীরতা-এবং-বিশেষজ্ঞদের (এমওডিই) ধারণাটি এমওই সম্পর্কিত পরীক্ষা করা হয়, ছোট সংস্থাগুলির জন্য উচ্চ মেমরির চাহিদা এবং সীমিত উদ্ভাবনের বিকল্পগুলি বিবেচনা করে।