AI說書 - 從0開始 - 99

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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。


Transformer 擁有先進的翻譯能力,能夠捕捉多種語言中單字序列的意思,在第四章中,我們將介紹一些關鍵的翻譯概念,並探討它們在 Google Trax、Google Translate 和 Gemini 中的範疇。


人類擅長轉導,將訊息從一種語言轉移到另一種語言,我們可以很容易地想像出一個序列的心理表徵,例如,如果有人說我花園裡的花很漂亮,我們可以很容易地想像一個花園裡有花。我們看到花園的圖像,儘管我們可能從未見過那個花園,我們甚至可以想像鳥兒的鳴叫和花香。


機器必須用數字表示從頭開始學習轉導,循環或卷積方法已經產生了令人興奮的結果,但尚未達到顯著的 (Bilingual Evaluation Understudy, BLEU) 翻譯評估分數。


Transformer 模型的 Self-Attention 創新增加了機器智慧的分析能力,例如,在嘗試將語言 A 中的序列翻譯為語言 B 之前,它已被充分表示與分析,Self-Attention 機制帶來了機器獲得更好的 BLEU 分數所需的語言理解技能。


2017 年,開創性的 Attention Is All You Need 論文,Transformer 揭露了英語-德語和英語-法語翻譯的最佳結果,此後,其他 Transformer 變形的成績也有所提升。


在第四章中,我們將分三步驟介紹機器翻譯,我們首先定義什麼是機器翻譯,然後,我們將預處理 Workshop on Machine Translation (WMT) 資料集,最後,我們將了解如何實作機器翻譯。

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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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