AI說書 - 從0開始 - 113 | Google Trax 安裝

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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。


Google Brain 開發了 Tensor2Tensor(T2T),讓深度學習開發變得更加容易,T2T 是 TensorFlow 的擴展,包含深度學習模型庫,其中包含許多 Transformer 範例。


儘管 T2T 是一個好的開始,但 Google Brain 隨後又推出了 Trax,一個端到端的深度學習函式庫,Trax 包含一個可應用於翻譯的 Transformer 模型, Google Brain 團隊目前維護 Trax。


我們將使用預處理的英語和德語資料集來闡述 Transformer 架構。


Google Brain 使 Trax 易於安裝和運作,我們將導入 Trax,它可以在一行中安裝:

import os
import numpy as np
!pip install -q -U trax
import trax
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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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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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。 Universal Simulation Pattern (USP) 是一種強大的技術,可顯著提高大型語
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,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 - Prompt Engineering - 65 | 引導式對話,以下繼續 Promp
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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。 以下提供範例說明 BLEU 怎麼使用: #Example 1 reference = [['the', 'cat', 'likes', 'milk'], ['cat
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