AI說書 - 從0開始 - 116 | Google Trax 進行推論

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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。


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,現在可以執行 Decode 任務了:

tokenized = tokenized[None, :] # Add batch dimension
tokenized_translation = trax.supervised.decoding.autoregressive_sample(model, tokenized, temperature = 0.0))

tokenized_translation = tokenized_translation[0][:-1]
translation = trax.data.detokenize(tokenized_translation, vocab_dir = 'gs://trax-ml/vocabs/', vocab_file = 'ende_32k.subword')

print("The sentence:", sentence)
print("The translation:", translation)


輸出結果為:

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煮播阿本桑-avatar-img
2024/08/07
這個有難,哈XD發現你也是日更鬥士,先送顆愛心先。
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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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