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。
第六章將包含以下重點項目：
- RoBERTa 與 DistilBERT 模型
- Byte-Level Byte-Pair 編碼
- 訓練 Tokenizer
- 定義模型的 Configuration
- 初始化模型
- 探索模型的參數
- 建立資料集
- 定義資料 Collator
- 初始化 Trainer
- Pretrain 模型
- 建立語言模型的 Pipeline
AI說書 - 從0開始 - 160 | Pretrain 涵蓋範圍
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Learn AI 不 BI
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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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