AI說書 - 從0開始 - 155 | 文法判斷介面成果展示
閱讀時間約 2 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。
回顧一下目前手上有的素材：
- 訓練的必要模組安裝：AI說書 - 從0開始 - 135
- 載入資料集：AI說書 - 從0開始 - 136
- 資料集窺探：AI說書 - 從0開始 - 137
- 資料前處理與 Tokenization：AI說書 - 從0開始 - 138
- 資料 Padding 與訓練/驗證集切割：AI說書 - 從0開始 - 139
- Data Loader 設定：AI說書 - 從0開始 - 140
- BERT 模型窺探：AI說書 - 從0開始 - 141
- 載入 BERT 模型：AI說書 - 從0開始 - 142
- Optimizer 的 Decay Rate 群組配置：AI說書 - 從0開始 - 143
- BERT 模型的特定「層」參數窺探方法：AI說書 - 從0開始 - 144
- Optimizer 的 Decay Rate 群組窺探：AI說書 - 從0開始 - 145
- 配置 Optimizer 與訓練成效評估函數：AI說書 - 從0開始 - 146
- 訓練程式的撰寫：AI說書 - 從0開始 - 147
- 訓練結果圖示化：AI說書 - 從0開始 - 148
- 準備驗證微調效果的另一份資料前處理：AI說書 - 從0開始 - 149
- 微調模型的預測展示：AI說書 - 從0開始 - 150
- 使用 MCC 分數評估微調後的模型：AI說書 - 從0開始 - 151
- 保存微調好的模型方法：AI說書 - 從0開始 - 152 | 保存微調後的模型
- 預測文法正確與否的函數：AI說書 - 從0開始 - 153 | 製作文法正確與否的預測函數
- 文法判斷的介面製作：AI說書 - 從0開始 - 154 | 製作預測文法正確與否的聊天介面
現在我們可以應用 AI說書 - 從0開始 - 154 | 製作預測文法正確與否的聊天介面 的函數來進行文法正確與否的預測，而且是透過介面呈現：
- 這是一個語法正確的句子
- AI 模型可以正確判斷
- 這是一個文法有誤的句子
- AI 模型可以正確判斷
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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。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
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目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ，必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ，現在把它們湊在一起，如下：
# load Eng
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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
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。
目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
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目前我們已經完成：
Single-Head Attention 數學說明：AI說書 - 從0開始 - 52
Multi-Head Attention 數學說明：AI
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目前我們已經完成：
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