AI說書 - 從0開始 - 33
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 32中，展示了OpenAI的API如何使用，儘管 API 可以滿足許多需求，但它們也有其限制，例如，多用途 API 可能在所有任務中都相當不錯，但對於特定的 NLP 任務卻不夠好，例如，使用 Transformer 進行翻譯並不是一件容易的事，在這種情況下，AI 開發人員、顧問或專案經理必須證明僅靠 API 無法解決所需的 NLP 任務，因此，我們可能需要尋找可靠的函式庫、替代解決方案或開發一個。
未來，我們將探索幾個函式庫，例如，Google 擁有一些世界上最先進的人工智慧實驗室， Google Trax 可以在 Google Colab 中的幾行安裝，我們可以選擇免費或付費服務，我們可以取得原始碼、調整模型，甚至在我們的伺服器或 Google Cloud 上訓練它們，例如，從現成的 API 到為翻譯任務自訂Transformer Model。
我們已經看到，OpenAI 等 API 需要的開發人員技能有限，而 Google Trax 等程式庫則更深入地挖掘程式碼，這兩種方法都表明，AI API 需要在 API 編輯器端進行更多開發，但在實作 Transformer 時需要花費較少的精力。
Google 翻譯是使用 Transformer 和其他演算法的最著名的線上應用程式之一，Google翻譯可以在線上使用或透過API使用：
引述書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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