AI說書 - 從0開始 - 82
更新於 2024/07/10閱讀時間約 1 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。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Model 針對關鍵任務進行訓練，以獲得語言的一般知識，而 Fine-Tuned Model 則是針對下游特定任務進行訓練。
既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下介紹幾類衡量方式：
- Accuracy Score：
- y 是真實標籤，而 y_hat 是預測結果
- 當兩者一致時產生結果 1 ，否則為 0
- F1 Score：
首先介紹 True (T) Positive (P)、False (F) Positive (P) 以及 False (F) Negative (N)，有了這些之後先定義 Precision 為 TP / (TP + FP) ，再定義 Recall 為 TP / (TP + FN) ，有了這些之後，定義 F1 Score 為 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) ，說穿了就是 Precision 和 Recall 兩數的調和平均數 (Harmonic Mean)，詳見
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%B0%83%E5%92%8C%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B0
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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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本文係由國泰世華銀行邀稿。
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