AI說書 - 從0開始 - 122 | 第四章額外閱讀項目
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 Processing and Computer Vision, Denis Rothman, 2024 第四章說明。
以下附上參考項目：
- English-German BLEU scores with reference papers and code: https://paperswithcode.com/ sota/machine-translation-on-wmt2014-english-german
- The 2014 Workshop on Machine Translation (WMT): https://www.statmt.org/wmt14/ translation-task.html
- European Parliament Proceedings Parallel Corpus 1996-2011, parallel corpus French-English: https://www.statmt.org/europarl/v7/fr-en.tgz
- Jason Brownlee, Ph.D., How to Prepare a French-to-English Dataset for Machine Translation: https:// machinelearningmastery.com/prepare-french-english-dataset-machine-translation/
- Jason Brownlee, Ph.D., A Gentle Introduction to Calculating the BLEU Score for Text in Python: https://machinelearningmastery.com/calculate-bleu-score-for-text-python/
- Boxing Chen and Colin Cherry, 2014, A Systematic Comparison of Smoothing Techniques for Sen- tence-Level BLEU: http://acl2014.org/acl2014/W14-33/pdf/W14-3346.pdf
- Trax’s repository: https://github.com/google/trax
- Trax tutorial: https://trax-ml.readthedocs.io/en/latest/
以下附上額外閱讀項目：
- Kishore Papineni, Salim Roukos, Todd Ward, and Wei-Jing Zhu, 2002, BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation: https://aclanthology.org/P02-1040.pdf
- Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin, 2017, Attention Is All You Need: https://arxiv.org/abs/1706.03762
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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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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
透過先進的技術將繁複的書籍內容轉換成精煉的摘要。這不僅是對當前技術進步的展現，也象徵著未來人工智慧與人類知識互動的無限可能性。
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
http://tinyurl.com/12000ai888
http://tinyurl.com/12000ai888
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近來AI繪圖以及如Chatgpt等可進行對話的AI進入到大眾視野，讓AI成為了熱門話題，網路媒體和論壇冒出許多相關的文章，足見AI之勢著實非同小可。
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特別
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