AI說書 - 從0開始 - 231 | 微調 GPT 模型的函式庫安裝
閱讀時間約 2 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。
先列出目前擁有的材料：
- 微調 GPT 模型引言：AI說書 - 從0開始 - 229 | 微調 GPT 模型引言
- 微調 GPT 模型的前置步驟：AI說書 - 從0開始 - 230 | 微調 GPT 模型的前置步驟
接著來準備資料集，OpenAI 詳細記錄了資料準備過程：
https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset
對於本次微調部分，我們將下載並處理伊曼紐爾·康德撰寫的《純粹理性批判》，本書的內容對於機器和人類來說都具有挑戰性，因此作為資料集使用是令人興奮的，該資料集也不存在版權問題，將資料上傳到 OpenAI 時，請務必驗證版權或隱私問題。
首先安裝必要函式庫：
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import sent_tokenize
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import re
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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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以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
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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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延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
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延續 xxx ，ChatGPT 除了產生程式周邊的文字描述，事實上它還會回覆程式語法的指令 :
!pip install scikit-learn
import nu
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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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