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。
- AI說書 - 從0開始 - 180 | RoBERTa 預訓練前言：RoBERTa 預訓練前言
- AI說書 - 從0開始 - 181 | 預訓練模型資料下載與相關依賴準備：預訓練模型資料下載與相關依賴準備
- AI說書 - 從0開始 - 182 | 資料清洗：資料清洗
- AI說書 - 從0開始 - 183 | 初始化模型與 Tokenizer：初始化模型與 Tokenizer
- AI說書 - 從0開始 - 184 | 訓練 & 驗證資料集切割：訓練 & 驗證資料集切割
- AI說書 - 從0開始 - 185 | 初始化 Trainer：撰寫 Training Argument 並初始化 Trainer
- AI說書 - 從0開始 - 186 | 訓練並儲存模型：訓練並儲存模型
- AI說書 - 從0開始 - 187 | 製作 Inference 函數：製作 Inference 函數
- AI說書 - 從0開始 - 188 | 製作聊天介面：製作聊天介面
至此完成模型訓練的所有過程，這不是終點而是起點，提供幾個可以嘗試的事項：
- 調整參數讓訓練成果更佳
- 從 Hugging Face 上挑選其他模型進行訓練
- 製作屬於自己專案的資料集
