AI說書 - 從0開始 - 163 | 準備 Pretrain 模型需要的函數庫
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。
整理目前手上有的素材：
現在我們來準備 Pretrain 模型需要的函數庫：
!pip install Transformers
!pip install --upgrade accelerate
from accelerate import Accelerator
注意如果 Accelerate 模組如果沒有安裝，在模型訓練時會出現以下錯誤訊息：
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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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Hi 大家好，我是Ethan😊
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曾經，我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
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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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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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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延續 AI說書 - 從0開始 - 86 提及 SuperGLUE 任務清單，當中會包含以下欄位：
名稱 (Name)：經過微調的預訓練模型的下游任務的名稱
標識符
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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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延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
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