AI說書 - 從0開始 - 160 | Pretrain 涵蓋範圍

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。


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
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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。 有時,預訓練模型不會提供您期望的結果,即使預訓練的模型通過微調進行了額外的訓練,它仍然無法按計劃工作,此時,一種方法是透過 Hugging Face 等平台從頭開始預先
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