AI說書 - 從0開始 - 237 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢
閱讀時間約 3 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
- 微調 GPT 模型的函式庫安裝：AI說書 - 從0開始 - 231 | 微調 GPT 模型的函式庫安裝
- 微調 GPT 模型的資料集準備：AI說書 - 從0開始 - 232 | 微調 GPT 模型的資料集準備
- 微調 GPT 模型的資料集檢查：AI說書 - 從0開始 - 233 | 微調 GPT 模型的資料集檢查
- 微調 GPT 模型的資料集檢查：AI說書 - 從0開始 - 234 | 微調 GPT 模型的資料集檢查
- 微調 GPT 模型的必要檔建立：AI說書 - 從0開始 - 235 | 微調 GPT 模型的必要檔建立
- 微調 GPT 模型任務狀態查詢：AI說書 - 從0開始 - 236 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢
為了更細緻地了解微調的工作細節，我們先檢索任務：
job_list = client.fine_tuning.jobs.list(limit = 10)
import json
from pprint import pprint
json_string = job_list.json()
data = json.loads(json_string)
jobs = data.get('data', [])
formatted_data = [{'id': job.get('id'),
'created_at': job.get('created_at'),
'status': job.get('status'),
'training_file': job.get('training_file'),
'model': job.get('model'),
'model_name':job.get('fine_tuned_model')} for job in jobs]
pprint(formatted_data)
當模型尚在訓練中的話，結果顯示如下：
當模型訓練完之後，結果顯示如下 (出現 model_name)：
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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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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 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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