AI說書 - 從0開始 - 93

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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。


下游任務是一個 Fine-Tuned 的 Transformer 任務,它從預先訓練的 Transformer 模型繼承模型和參數,故,下游任務是運行微調任務的預訓練模型的視角,亦即:「A Task is Downstream if it Was Not Used to Fully Pretrain the Model」


The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA),是一項 GLUE 任務,詳見網址 https://gluebenchmark.com/tasks,包含數千個帶有語法可接受性註解的英語句子樣本,Alex Warstadt 等人於 2019 的目標在於評估 NLP 模型的語言能力,以判斷句子的語言可接受性,NLP 模型預計會對句子進行相應的分類,如果該句子在語法上不可接受,則該句子被標記為 0,如果該句子語法上可以接受,則該句子被標記為 1,例如:

  • Classification = 1 for we yelled ourselves hoarse.
  • Classification = 0 for we yelled ourselves.


如果想要感覺 CoLA 的能力,可以使用下列程式載入資料集:

#source of dataset : https://nyu-mll.github.io/CoLA/ 
df = pd.read_csv("in_domain_train.csv", delimiter = '\t', header = None, names = ['sentence_source', 'label', 'label_notes', 'sentence'])


然後使用 Hugging Face 載入 Pretrained 的 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 模型:

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels = 2)


至於衡量的基準則選擇 MCC,詳見 AI說書 - 從0開始 - 83

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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。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 87 說:Wang 等人 2019 年的論文,提供了合理答案的選擇 (Choice of Plausible Answers, COP
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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。 以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 86 提及 SuperGLUE 任務清單,當中會包含以下欄位: 名稱 (Name):經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱 標識符
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