AI說書 - 從0開始 - 243 | 微調 GPT 模型與 GPT4 比較
更新於 2024/11/10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
- 微調 GPT 模型任務狀態查詢：AI說書 - 從0開始 - 237 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢
- 微調 GPT 模型之推論：AI說書 - 從0開始 - 238 | 微調 GPT 模型之推論
- 微調 GPT 模型之推論：AI說書 - 從0開始 - 239 | 微調 GPT 模型之推論
- 微調 GPT 模型之推論：AI說書 - 從0開始 - 240 | 微調 GPT 模型之推論
- 微調 GPT 模型之模型管理：AI說書 - 從0開始 - 241 | 微調 GPT 模型之模型管理
- 微調 GPT 模型與 GPT4 比較：AI說書 - 從0開始 - 242 | 微調 GPT 模型與 GPT4 比較
延續 AI說書 - 從0開始 - 242 | 微調 GPT 模型與 GPT4 比較，可以輸入以下程式呈現 OpenAI GPT4 的結果：
response.choices[0]
結果為：
實驗的目的不是斷言標準模型比微調模型表現更好，而是表明在微調模型之前我們必須盡可能使用標準模型，結論是沒有靈丹妙藥，在投入時間、精力和資源之前，我們必須探索不同的選擇。
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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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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
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。
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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!pip install scikit-learn
import nu
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Transfo
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