AI說書 - 從0開始 - 284 | 語言訓練資料的準備建議
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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。
訓練好的模型會像學習了一種語言的人一樣運作，它會理解自己能理解的內容，並從輸入數據中學習，輸入數據應該經過與第一步相同的預處理過程，並將新信息添加到訓練數據集中，訓練數據集反過來可以成為企業項目的知識庫。用戶將能夠在數據集上運行自然語言處理任務，從而獲得可靠的問題答案、特定文件的有用摘要等。
Transformers 是有史以來最強大的自然語言處理模型，這也意味著我們的道德責任隨之提升，讓我們來看看一些最佳實踐：
- 即時檢查輸入文字：不要接受不良訊息，而是即時解析輸入並過濾不可接受的數據
- 即時訊息：儲存被拒絕的資料及其被過濾的原因，以便使用者可以查閱顯示日誌，
如果 Transformer 被要求回答不合適的問題，則會收到即時訊息 - 語言轉換：當可能時，你可以將稀有詞彙轉換為標準詞彙，這並非總是可行，但在可行的情況下，這可能代表著一個進步的步驟
- 隱私檢查：無論您是將資料串流傳輸到 Transformer 模型還是分析使用者輸入，除非您得到 Transformer 運作所在的使用者或國家的授權，否則私有資料都必須從資料集和任務中排除
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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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Pretrained Mo
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