3個專家技巧來使用語言模型生成真實的表格數據：
閱讀時間約 2 分鐘
1. 使用GReaT框架進行條件生成：
- Vadim Borisov在2023年發表的文章《Language Models are Realistic Tabular Data Generators》中提出了GReaT框架。GReaT代表Generation of Realistic Tabular data，專為生成真實的表格數據而設計。其一大優點是能夠進行條件生成，即給定一組特徵的子集，GReaT可以補全剩下的欄位。
2. 利用文本編碼器轉換表格數據：
- 在生成表格數據時，需將表格的「一列」轉換為生成模型所需的向量表達。Vadim在其文章的3.1節介紹了一種稱為「文本編碼器」的編碼方式，將表格轉為文本。這種編碼方式稱為「主語-謂語-賓語轉換」，例如紀錄「年紀59，教育碩士，性別男性」可以轉換為語言模型使用的文本。
3. 採用自迴歸建模進行生成：
- 由於語言模型使用「自迴歸建模」，打亂文本編碼時欄位的順序可以幫助語言模型理解這些欄位之間的獨立性，從而賦予語言模型進行條件生成的能力。例如，你可以將表格數據「教育碩士，年紀59，性別男性」轉換為「性別男性，年紀59，教育碩士」，以增強模型的生成效果。
你還有什麼其他的使用語言模型生成表格數據的技巧嗎？
請閱讀：
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
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 - 114 建立了 Transformer 模型，並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing，現
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
大語言模型（如GPT-3和GPT-4）的出現改變了我們與機器互動的方式。這些模型能夠理解和生成自然語言，實現許多以前無法想像的應用。然而，你可能會好奇，這些模型究竟是如何理解語言的？這裡，我們來探討一個關鍵的概念：「一切語義都是關係」。
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
到目前為止，我們已經完成RAG技術的實作，在上一篇文章使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5中，可以看到加入RAG之後，可以讓我的大型語言模型回答更為精確。
現在我們要把它用一個畫面做呈現，而不是以程式碼來給大家看，就類似Chat GPT這樣，背後有複雜的程式運行，但是眾人
延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。
於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。
以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型
在使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3中我們已經建立好大型語言模型遇到哪些「字串」要停止輸出的列表，現在我們將它製作成一個物件，對應程式如下：
from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
作者用常見的生活模式為底，分享所見所聞，提供自己對於這些情況的建議。詞彙的使用跟實力培養絕對是需要時間的，也非常需要靠別人的作品來當作自己的養分來源，多閱讀別人的書籍、文字、而且是有意識的學習，然後再加上實踐，相信慢慢就能寫出吸引人的文字、甚至發展出自己的風格。
徵的就是你 🫵 超ㄅㄧㄤˋ 獎品搭配超瞎趴的四大主題，等你踹共啦！還有機會獲得經典的「偉士牌樂高」喔！馬上來參加本次的活動吧！
隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
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 - 114 建立了 Transformer 模型，並在 AI說書 - 從0開始 - 115 載入權重並執行 Tokenizing，現
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
大語言模型（如GPT-3和GPT-4）的出現改變了我們與機器互動的方式。這些模型能夠理解和生成自然語言，實現許多以前無法想像的應用。然而，你可能會好奇，這些模型究竟是如何理解語言的？這裡，我們來探討一個關鍵的概念：「一切語義都是關係」。
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
到目前為止，我們已經完成RAG技術的實作，在上一篇文章使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5中，可以看到加入RAG之後，可以讓我的大型語言模型回答更為精確。
現在我們要把它用一個畫面做呈現，而不是以程式碼來給大家看，就類似Chat GPT這樣，背後有複雜的程式運行，但是眾人
延續使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4，我們現在遇到一個問題：語言模型回答的資訊不是我想要的。
於是我參照ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？，想使用低成本的技術：RAG，來改善這問題。
以下開始實作，首先引入一個重量級工具包，它叫做LangChain，這是做語言模型
在使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3中我們已經建立好大型語言模型遇到哪些「字串」要停止輸出的列表，現在我們將它製作成一個物件，對應程式如下：
from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
作者用常見的生活模式為底，分享所見所聞，提供自己對於這些情況的建議。詞彙的使用跟實力培養絕對是需要時間的，也非常需要靠別人的作品來當作自己的養分來源，多閱讀別人的書籍、文字、而且是有意識的學習，然後再加上實踐，相信慢慢就能寫出吸引人的文字、甚至發展出自己的風格。