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。
我可以使用 Back-Translation 手法：
回應如下，看起來挺可行的：
Back-Translation 可以檢查從一種語言到另一種語言的翻譯是否滿足需求，它需要額外的手續，但可以提供更高品質的翻譯。
AI說書 - 從0開始 - 121 | Back-Translation 使用情境
留言
留言分享你的想法！
Learn AI 不 BI
240會員
924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。
現在我們來看看 Google Gemini (https://gemini.google.com/ to start a dialog) 的能力：
回答如下：
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：
2024/08/08
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
2024/08/08
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
你可能也想看
身為新手媽媽，育兒生活讓你無法逛街？別擔心！本文精選多款網購必備母嬰用品，包含寶寶粥、尿布、玩具、童書、衣物和育成椅，並分享實用的省錢購物技巧，讓你輕鬆購得好物，享受聰明網購樂趣。另有蝦皮雙11購物節與分潤計畫介紹，幫助你省荷包，開創斜槓收入。
身為新手媽媽，育兒生活讓你無法逛街？別擔心！本文精選多款網購必備母嬰用品，包含寶寶粥、尿布、玩具、童書、衣物和育成椅，並分享實用的省錢購物技巧，讓你輕鬆購得好物，享受聰明網購樂趣。另有蝦皮雙11購物節與分潤計畫介紹，幫助你省荷包，開創斜槓收入。
本文開箱介紹 Fjällräven Räven Anorak 機能外套，分享其 G-1000® Lite 布料的特性、絕佳機能性、透氣性及簡潔設計。並提供蝦皮雙11購物攻略與介紹蝦皮分潤計畫，讓內容創作者也能透過分享好物賺取被動收入，為迎接寒冬做好裝備與荷包的雙重準備！
本文開箱介紹 Fjällräven Räven Anorak 機能外套，分享其 G-1000® Lite 布料的特性、絕佳機能性、透氣性及簡潔設計。並提供蝦皮雙11購物攻略與介紹蝦皮分潤計畫，讓內容創作者也能透過分享好物賺取被動收入，為迎接寒冬做好裝備與荷包的雙重準備！
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 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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
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
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：
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：
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
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
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
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
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
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
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 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：
它將原始文字轉成小寫
有可能將原始文字再進行切割
通常 T
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 - 42中，見識了 Tokenizer 做的事情了，以下來羅列幾個要點：
它將原始文字轉成小寫
有可能將原始文字再進行切割
通常 T
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 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，抑或是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中
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 中的 Attention 機制是 'Word-to-Word' 操作，抑或是 'Token-to-Token' 操作，白話來講就是：「對於句子中
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 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
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 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
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。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
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。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。