AI說書 - 從0開始 - 133 | BERT 模型微調引言
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。
在 AI說書 - 從0開始 - 132 中，埋下了 Fine-Tuning 的伏筆，首先先說明要點與流程：
要點
- Hugging Face 提供了大量預訓練模型，例如 BERT、GPT-2、RoBERTa、T5 和 DistilBERT，各模型都有其特色
- 我們想要拿這些模型來執行 Fine-Tuning，以滿足我手上的任務需求，這邊介紹 BERT 模型如何執行 Fine-Tuning，其他模型手法一樣可以仿造
- 目前選擇 Hugging Face 這平台，但其實大型語言模型有很多平台，往後會介紹如何在 OpenAI 這平台上執行 Fine-Tuning GPT 模型
流程
- 檢索要用的資料集，這裡是資料集 CoLA
- 載入預訓練模型
- 載入資料集
- 設定訓練參數
- 執行訓練
- 評估訓練後的結果
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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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回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說，Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
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回顧 AI說書 - 從0開始 - 39 至 AI說書 - 從0開始 - 69 的第二章內容，我們拿 Encoder 出來看：
幾點注意如下：
BERT 模型使用 M
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要學習 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 的架構，需要先複習本書第二章的 A
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在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
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繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ，我們談論了衡量 AI 模型的方式，那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時，需要
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Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
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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
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我們已經在AI說書 - 從0開始 - 30中，陳述了AI專案選擇系統的重要性，可以是Hugging Face、Google Cloud AI、ChatGPT/GPT-4
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Train a decision tree classifier mod
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