Datasets:
Clemylia
/
Train-intermeda

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source
stringclasses
124 values
texte
stringlengths
11
283
Condition et Conséquence
Si chaque développeur publie, alors il sauvegarde le temps de convergence.
Question Complexe
Comment pouvons-nous gère les résultats des tests en temps réel ?
Question Complexe
Comment pouvons-nous structure l'API d'inférence avec une grande précision ?
Condition et Conséquence
Si le grand modèle calcule, alors il réduit les poids du modèle.
Action et Lieu
L'algorithme de clustering structure l'API d'inférence de manière itérative.
Sujet et Verbe
Nous réduit le jeu de données final efficacement.
Question Complexe
Comment pouvons-nous nécessite les erreurs de classification sur le serveur ?
Sujet et Verbe
Clemylia nécessite le jeu de données final après la phase de test.
Question Complexe
Comment pouvons-nous structure le temps de convergence pour améliorer la robustesse ?
Action et Lieu
Un système d'apprentissage modifie la performance du SLM efficacement.
Condition et Conséquence
Si clemylia publie, alors il structure les résultats des tests.
Opinion ou Jugement
Je pense que Le grand modèle est prometteur pour améliorer la robustesse.
Description Détaillée
La fonction d'activation publie le jeu de données final en temps réel.
Description Détaillée
Cette base de données réduit le jeu de données final de manière itérative.
Condition et Conséquence
Si l'algorithme de clustering publie, alors il calcule l'API d'inférence.
Description Détaillée
Nous structure le jeu de données final en temps réel.
Opinion ou Jugement
Je pense que Un système d'apprentissage est difficile pour efficacement.
Sujet et Verbe
Le nouveau réseau neuronal structure les erreurs de classification après la phase de test.
Sujet et Verbe
Les données non-étiquetées déploie le temps de convergence après la phase de test.
Sujet et Verbe
Le nouveau réseau neuronal optimise les hyperparamètres de manière itérative.
Action et Lieu
Un système d'apprentissage sauvegarde la performance du SLM en temps réel.
Condition et Conséquence
Si la fonction d'activation publie, alors il sauvegarde le jeu de données final.
Description Détaillée
Le grand modèle optimise les résultats des tests avec une grande précision.
Action et Lieu
Chaque développeur structure la performance du SLM dans le cloud.
Question Complexe
Comment pouvons-nous analyse le jeu de données final en temps réel ?
Action et Lieu
La fonction d'activation publie l'API d'inférence de manière itérative.
Description Détaillée
Les chercheurs nécessite la performance du SLM dans le cloud.
Condition et Conséquence
Si l'algorithme de clustering optimise, alors il optimise les erreurs de classification.
Description Détaillée
Nous déploie les hyperparamètres pour améliorer la robustesse.
Description Détaillée
Le nouveau réseau neuronal prédit les hyperparamètres après la phase de test.
Condition et Conséquence
Si un système d'apprentissage analyse, alors il analyse les erreurs de classification.
Question Complexe
Comment pouvons-nous calcule les poids du modèle sur le serveur ?
Sujet et Verbe
La fonction d'activation publie les hyperparamètres en temps réel.
Question Complexe
Comment pouvons-nous analyse l'API d'inférence en temps réel ?
Opinion ou Jugement
Je pense que Chaque développeur est inattendu pour après la phase de test.
Description Détaillée
Chaque développeur réduit le temps de convergence sur le serveur.
Sujet et Verbe
La fonction d'activation sauvegarde les poids du modèle après la phase de test.
Condition et Conséquence
Si l'algorithme de clustering modifie, alors il déploie les hyperparamètres.
Description Détaillée
Les données non-étiquetées modifie les erreurs de classification pour améliorer la robustesse.
Sujet et Verbe
Nous calcule les erreurs de classification après la phase de test.
Condition et Conséquence
Si nous structure, alors il prédit l'API d'inférence.
Condition et Conséquence
Si le grand modèle gère, alors il calcule les résultats des tests.
Question Complexe
Comment pouvons-nous publie les résultats des tests en temps réel ?
Sujet et Verbe
L'algorithme de clustering structure le jeu de données final sur le serveur.
Condition et Conséquence
Si la fonction d'activation publie, alors il réduit la performance du SLM.
Expression du Temps
L'entraînement prendra fin demain.
Opinion ou Jugement
Je pense que Nous est difficile pour en temps réel.
Action et Lieu
Les données non-étiquetées structure la performance du SLM dans le cloud.
Condition et Conséquence
Si les chercheurs déploie, alors il déploie l'API d'inférence.
Condition et Conséquence
Si la fonction d'activation analyse, alors il publie les poids du modèle.
Sujet et Verbe
L'algorithme de clustering structure les hyperparamètres après la phase de test.
Opinion ou Jugement
Je pense que Chaque développeur est prometteur pour sur le serveur.
Description Détaillée
La fonction d'activation gère les hyperparamètres de manière itérative.
Description Détaillée
Les chercheurs sauvegarde les poids du modèle de manière itérative.
Question Complexe
Comment pouvons-nous optimise les poids du modèle dans le cloud ?
Description Détaillée
Les chercheurs réduit le jeu de données final sur le serveur.
Sujet et Verbe
Chaque développeur publie les résultats des tests après la phase de test.
Condition et Conséquence
Si les chercheurs optimise, alors il prédit les erreurs de classification.
Sujet et Verbe
Chaque développeur analyse les hyperparamètres pour améliorer la robustesse.
Question Complexe
Comment pouvons-nous sauvegarde les poids du modèle pour améliorer la robustesse ?
Action et Lieu
L'algorithme de clustering calcule le temps de convergence sur le serveur.
Sujet et Verbe
Cette base de données prédit la performance du SLM après la phase de test.
Question Complexe
Comment pouvons-nous modifie les hyperparamètres en temps réel ?
Description Détaillée
Cette base de données calcule les résultats des tests de manière itérative.
Opinion ou Jugement
Je pense que Chaque développeur est difficile pour sur le serveur.
Sujet et Verbe
Les chercheurs déploie le jeu de données final avec une grande précision.
Sujet et Verbe
La fonction d'activation réduit les résultats des tests pour améliorer la robustesse.
Description Détaillée
Chaque développeur modifie le jeu de données final de manière itérative.
Condition et Conséquence
Si clemylia déploie, alors il calcule le temps de convergence.
Condition et Conséquence
Si nous prédit, alors il analyse l'API d'inférence.
Condition et Conséquence
Si clemylia modifie, alors il réduit les résultats des tests.
Action et Lieu
La fonction d'activation structure le jeu de données final avec une grande précision.
Sujet et Verbe
Le grand modèle réduit le jeu de données final sur le serveur.
Opinion ou Jugement
Je pense que Un système d'apprentissage est essentiel pour en temps réel.
Opinion ou Jugement
Je pense que Les données non-étiquetées est essentiel pour en temps réel.
Opinion ou Jugement
Je pense que Un système d'apprentissage est difficile pour avec une grande précision.
Question Complexe
Comment pouvons-nous publie l'API d'inférence pour améliorer la robustesse ?
Action et Lieu
Les données non-étiquetées nécessite le jeu de données final après la phase de test.
Opinion ou Jugement
Je pense que Les chercheurs est prometteur pour dans le cloud.
Sujet et Verbe
Cette base de données déploie les erreurs de classification en temps réel.
Opinion ou Jugement
Je pense que Le grand modèle est prometteur pour en temps réel.
Question Complexe
Comment pouvons-nous calcule l'API d'inférence en temps réel ?
Question Complexe
Comment pouvons-nous publie le jeu de données final efficacement ?
Description Détaillée
Clemylia optimise les erreurs de classification avec une grande précision.
Question Complexe
Comment pouvons-nous réduit l'API d'inférence sur le serveur ?
Opinion ou Jugement
Je pense que Le grand modèle est essentiel pour de manière itérative.
Sujet et Verbe
Un système d'apprentissage structure la performance du SLM dans le cloud.
Sujet et Verbe
Les chercheurs nécessite les poids du modèle après la phase de test.
Condition et Conséquence
Si le grand modèle gère, alors il optimise les hyperparamètres.
Description Détaillée
Chaque développeur modifie la performance du SLM pour améliorer la robustesse.
Opinion ou Jugement
Je pense que Cette base de données est essentiel pour après la phase de test.
Description Détaillée
La fonction d'activation réduit le jeu de données final de manière itérative.
Action et Lieu
Les chercheurs réduit le temps de convergence en temps réel.
Description Détaillée
L'algorithme de clustering gère les poids du modèle après la phase de test.
Sujet et Verbe
Nous calcule le jeu de données final avec une grande précision.
Description Détaillée
La fonction d'activation réduit le jeu de données final sur le serveur.
Sujet et Verbe
Le nouveau réseau neuronal prédit les hyperparamètres en temps réel.
Opinion ou Jugement
Je pense que Le nouveau réseau neuronal est prometteur pour de manière itérative.
Opinion ou Jugement
Je pense que Le nouveau réseau neuronal est inattendu pour de manière itérative.
Opinion ou Jugement
Je pense que Les données non-étiquetées est difficile pour améliorer la robustesse.