AI說書 - 從0開始 - 117 | Google 翻譯

閱讀時間約 1 分鐘

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 翻譯 (https://translate.google.com/) 提供了一個隨時可用的官方翻譯介面,Google 在其翻譯演算法中也擁有 Transformer 技術:

出自書籍:Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024

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人工智慧產業是否仍需要人工智慧專家來完成翻譯任務,或者僅僅需要網路介面開發人員?


Google 在其 Google Translate 平台 (https://cloud.google.com/translate) 上提供翻譯所需的所有服務 :

  • 翻譯 API:網頁開發人員可以為客戶建立介面
  • 媒體翻譯 API:可以翻譯串流內容
  • AutoML 翻譯服務:將為特定領域訓練自訂模型


Google 翻譯專案需要介面 Web 開發人員、主題專家 (Subject Matter Expert, SME),或許還需要語言學家,然而,成為人工智慧專家並不是先決條件。


LLM 正在推動人工智慧走向人工智慧即服務,那為什麼還要費力去研究 Transformer 的人工智慧開發呢?成為人工智慧專業人士有兩個重要原因:

  • 在現實生活中,人工智慧專案經常會遇到意想不到的問題,例如,無論該專案投入了多少努力,Google 翻譯都可能無法滿足特定需求,在這種情況下,API 就會派上用場
  • 您必須是 AI 開發人員才能使用 Google Trax for AI 或 Google Cloud AI API
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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。 我們已經在 AI說書 - 從0開始 - 114 建立了 Transformer 模型。 現在我們來載入預訓練權重,預訓練的權重包含 Transformer 的智慧
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 - 113 中安裝了 Google Trax,現在來建立 Transformer 模型: model = trax,models.
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
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。 我們在 AI說書 - 從0開始 - 110 介紹了 BLEU 又在 AI說書 - 從0開始 - 111 介紹了 Smoothing 方法,現在我們來看怎麼何在一起:
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
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