AI說書 - 從0開始 - 34

閱讀時間約 2 分鐘

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。


我們在AI說書 - 從0開始 - 33中,見識了基於 Transformer 的 Google 翻譯威力,評論如下:

  • Google 翻譯似乎已經解決了 Coreference Resolution,但法語中的“transformateur”一詞的意思是“電動設備”, Transformer 這個字是法文的一個新字,人工智慧專家可能需要具備特定專案的語言技能,在這種情況下不需要進行重大開發,但是,該項目可能需要在翻譯之前澄清輸入 。
  • 可能必須與語言學家合作或獲得語言技能才能處理輸入上下文,此外,可能需要大量開發來增強上下文輸入的介面。
  • 我們可能必須找到一個能夠滿足特定翻譯需求的 Transformer 模型,例如 BERT、T5 等等。
  • 選擇 API 是一項任務,隨著解決方案的範圍不斷增加,尋找合適的 Transformer 模型並非易事。


上述是偏向 API 現成的 Transformer 應用,以下來討論偏向 Cloud Plateform。


大型科技公司主導 NLP 市場,光是Google、Facebook 和微軟每天就運行數十億個 NLP 例程,透過收集的數據增強其人工智慧模型的能力,現在各大巨頭提供的Transformer Model 種類繁多,並且擁有頂級的 Foundation Model


Foundation Model 的門檻是在 OpenAI GPT-4、Google PaLM 等超級電腦上經過充分訓練的 Transformer,以及它們將不斷產生的新模型。Foundation Model 通常是專有的,這意味著我們無法存取它們的程式碼,儘管我們可以透過雲端服務對其中一些進行微調。


Hugging Face 採用不同的方法,提供各種 Transformer 模型包含模型編號、原始碼、資料集和更多開發資源,此外,Hugging Face 還提供進階 API 和開發人員控制的 API。


Google Cloud、Microsoft Azure、AWS、Hugging Face 等在其平台上提供了出色的服務!當看到 Transformer-Driven AI 不斷成長時,我們需要找到適合自己的平台。

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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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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
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。 想要操作ChatGPT,我們可以參考OpenAI的範例: https://platform.openai.com/examples/default-sql-trans
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