AI說書 - 從0開始 - 162 | 準備 Pretrain 模型需要的資料

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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。


即用型資料集提供了一種客觀的方法來訓練和比較 Transformer,這裡選用啟蒙時代的縮影德國哲學家伊曼紐爾·康德(Immanuel Kant,1724-1804)的著作,這個想法是為下游推理任務引入人類邏輯和預訓練推理。


古騰堡計畫 (https://www.gutenberg.org) 提供各種可以文字格式下載的免費電子書,如果讀者想基於書籍建立自己的自訂資料集,可以使用其他書籍。


我將伊曼紐爾·康德的以下三本書編譯成一個名為 kant.txt 的文本檔:

  1. 對純粹理性的批判
  2. 對實踐理性的批判
  3. 道德形上學的基本原理


kant.txt 裡面長成這樣:

raw-image


接著我們使用指令將資料集下載下來:

!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition/master/Chapter06/kant.txt --output "kant.txt"


會得到以下檔案出現於目錄中:

raw-image


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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。 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
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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