AI說書 - 從0開始 - 118 | GoogleTrans 初始化

更新於 發佈於 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。


我們將實作 googletrans,googletrans 函式庫是 Google Translate AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) API 的非官方第三方包裝者,googletrans 是一款出色的教育工具,但用途有限,對於需要大量使用或商業用途的項目以及其他限制,建議使用官方 Google Cloud AI Translate API。


googletrans 繼承了 Google翻譯的序列到序列 (seq2seq) 技術,該技術利用神經網絡,包括 Transformer 和其他模型。


以下開始程式部分:

!pip install googletrans==4.0.0-rc1 -q

from googletrans import Translator
translator = Translator()


留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
234會員
750內容數
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。
Learn AI 不 BI的其他內容
2024/08/10
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。 從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Proc
2024/08/10
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。 從 AI說書 - 從0開始 - 99 到 AI說書 - 從0開始 - 121,我們完成書籍:Transformers for Natural Language Proc
2024/08/09
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 - 120 中使用 Google Gemini 將一段英文翻譯成法文,那我不是法文專業者,怎麼知道翻譯的好不好呢? 我可以使用 B
Thumbnail
2024/08/09
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 - 120 中使用 Google Gemini 將一段英文翻譯成法文,那我不是法文專業者,怎麼知道翻譯的好不好呢? 我可以使用 B
Thumbnail
2024/08/09
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。 現在我們來看看 Google Gemini (https://gemini.google.com/ to start a dialog) 的能力: 回答如下:
Thumbnail
2024/08/09
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。 現在我們來看看 Google Gemini (https://gemini.google.com/ to start a dialog) 的能力: 回答如下:
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
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 - 118 安裝完 googletrans,現在示範如何從英文翻譯成法文: import googletrans translator
Thumbnail
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 - 118 安裝完 googletrans,現在示範如何從英文翻譯成法文: import googletrans translator
Thumbnail
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
Thumbnail
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
Thumbnail
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 Transf
Thumbnail
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 Transf
Thumbnail
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
Thumbnail
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
Thumbnail
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。 在 AI說書 - 從0開始 - 74 中提到,我們想要建立「Transformer 數學」與「ChatGPT 產生的文字」兩者間的關係。 有鑑於此,我們以句子「
Thumbnail
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。 在 AI說書 - 從0開始 - 74 中提到,我們想要建立「Transformer 數學」與「ChatGPT 產生的文字」兩者間的關係。 有鑑於此,我們以句子「
Thumbnail
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。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
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。 先做個總回顧: Transformer 架構總覽:AI說書 - 從0開始 - 39 Attention 意圖說明:AI說書 - 從0開始 - 40 Transfo
Thumbnail
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 - 62 說:如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數,在三個字的句子情況下,Single-Head At
Thumbnail
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 - 62 說:如果我參照原始 Google 釋出的 Transformer 論文的參數,在三個字的句子情況下,Single-Head At
Thumbnail
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 - 45,我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
Thumbnail
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 - 45,我們介紹了 Google 於2017 年提出的 Transformer 架構的 Positional Encoding (PE)
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News